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摘 要：针对现有信任机制不能很好表达信任的不确定性，且缺乏有效处理分布式网络中存在的不诚实推荐和策略9 D* H3 \ Y0 m7 S- B
性欺骗等问题，该文提出一种集成直觉模糊信息的自适应信任评估模型。为了激励提供可信服务的实体，惩罚不良! h+ n2 J* ]5 q E' k" Q, X6 k
行为实体，该模型结合服务持续性强度和时间衰减因子，计算实体直接信任直觉模糊数。同时利用实体的推荐可信6 N( e& y m4 U( ^) h3 [
度和行为一致性过滤不诚实推荐行为。除此之外，为了克服综合信任聚合计算中权重确定较主观的问题，给出了一( [0 @- M3 I: s+ b; b
种新的自适应权重分配方法。仿真实验表明，该模型在提高实体服务积极性和抑制恶意欺诈行为中，都有较好的适% Q: k/ e+ | n) W
应性和有效性。# \- L# g0 P- h7 y' Y
关键词：直觉模糊信息；信任模型；分布式网络；推荐可信度
8 W* F5 [5 Q6 F& f }/ ]4 \1 引言& G' Q4 a% x; B1 @9 f. M
近年来，对等(Peer to Peer, P2P)网络技术在协
" |* I% z! D/ {0 y作、共享和分布式计算等方面得到了广泛应用。但 E' ^" n) `' ~, a5 u2 Q
- r4 ]2 U8 V/ _ J1 u6 b" v0 O, Q
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发表于 2021-2-8 17:28
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