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去随意推荐的信任评估模型

发布时间:2019-01-26 08:28
【摘要】:针对网络中实体的随意推荐的问题,提出了一种去随意推荐的信任评估模型。以往的模型往往通过对随意推荐设置权重而采信,本质上来说,随意推荐与被推荐者行为无关,对它们进行权重采信缺乏依据,最终会导致对被推荐者的评价结果失真。针对随意推荐会影响正确评价其他实体的问题,首先通过交易历史计算实体的推荐信任度,然后根据系统对随意推荐者的评价呈离散型的特点,识别并过滤那些得不到聚集评价的推荐实体。设置了一定比例的随意推荐实体的实验,结果表明由于识别过滤了随意推荐者,所提方法与传统方法相比具有较高的交易成功率。
[Abstract]:In order to solve the problem of random recommendation of entities in network, a trust evaluation model is proposed. The previous models often adopt the information by setting the weight of the random recommendation. In essence, the random recommendation has nothing to do with the behavior of the recommended person, and there is no basis for the weight adoption of them, which will eventually lead to the distortion of the evaluation results of the recommended person. In view of the problem that random recommendation will affect the correct evaluation of other entities, firstly, the recommended trust of the entity is calculated through the transaction history, and then, according to the characteristics of the system, the evaluation of random referrals is discrete. Identify and filter recommendation entities that do not receive aggregate evaluation. A certain proportion of random recommendation entities are set up in the experiment. The results show that the proposed method has a higher transaction success rate than the traditional method because of the identification and filtering of random referrals.
【作者单位】: 南京邮电大学计算机学院;桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室;
【基金】:国家自然科学基金(61300054) 广西可信软件重点实验室开放课题(kx201328)资助
【分类号】:TP393.08

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本文编号:2415306

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