复杂网络环境下基于推荐链分类的动态信任模型

发布时间：2018-11-19 09:16

【摘要】：针对网络环境中复杂的推荐信息处理问题,提出了一种基于推荐链分类的信任模型。该分类方法基于节点间的诚实属性,在实际经验数据的基础之上能选择出有效的推荐链。针对推荐信息的传播使用了以信息增益为基础的参数,使推荐信息更精准,考虑了时间的影响并且能把交互能力与诚实属性清楚地区分开。在最终的直接信任与推荐信息的聚合计算过程中采用了信息论中熵的概念,摆脱了以往主观设定参数的模糊性。模型中主要的聚合参数能随着交互的进行而不断地修正,达到了最贴近真实值的情形。仿真实验验证了新模型分类的有效性以及参数设置的合理性。
[Abstract]:A trust model based on recommendation chain classification is proposed to solve the complex problem of recommendation information processing in network environment. The classification method is based on the honest attribute between nodes and can select an effective recommendation chain based on the actual empirical data. For the dissemination of recommendation information, the parameters based on the information gain are used to make the recommendation information more accurate, to consider the influence of time, and to separate the interaction ability from the honest attribute clearly. The concept of entropy in information theory is adopted in the final calculation of direct trust and recommendation information, which gets rid of the fuzziness of previous subjective setting parameters. The main aggregation parameters in the model can be modified continuously with the interaction, which is the closest to the real value. The simulation results show the validity of the new model classification and the rationality of parameter setting.
【作者单位】：南京邮电大学计算机学院;南京邮电大学计算机技术研究所;江苏省无线传感网高技术研究重点实验室;南京邮电大学宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61402241,61170065,61373017,61171053,61103195,61203217,61201163,61202004,61202354) 江苏省自然科学基金资助项目(BK2012436) 江苏省科技支撑计划(工业)基金资助项目(BE2012183、BE2012755) 省属高校自然科学研究重大基金资助项目(11KJA520001,12KJA520002) 江苏省高校自然科学基金资助项目(13KJB520017) 南京邮电大学科研基金资助项目(NY213155) 高校科研成果产业化推进工程基金资助项目(JHB2012-7) 江苏高校优势学科建设工程基金资助项目(yx002001)~~
【分类号】：TP391.3;TP393.08

【参考文献】