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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
& Y. R3 D9 t: Q$ d# Z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
& |+ ` A9 I: u9 O: ?! D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
) D/ C: J. s& D9 P+ u: w R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
" h* S6 e: _4 E( {2 E# J; ^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, C' l) ]) L2 {* n
应性和有效性。0 \% k/ ?& q `% Z( c
关键词：直觉模糊信息；信任模型；分布式网络；推荐可信度
; [$ Q/ Y* e. |6 y* P1 引言) T4 y8 L* u, C4 C' }1 `
近年来，对等(Peer to Peer, P2P)网络技术在协. _. k) T: A6 o, c u. g7 I) Q& i
作、共享和分布式计算等方面得到了广泛应用。但
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附加下载：
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发表于 2021-2-9 11:02
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