基于偏好相似度的混合信任推荐模型

发布时间：2017-07-19 19:22

  本文关键词：基于偏好相似度的混合信任推荐模型

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【摘要】：针对P2P网络中可信数据不完整的问题,提出了将局部可信度与全局可信度相结合的基于偏好相似度推荐的混合信任模型(Preference Similarity Recommendation Trust,PSRTrust),借助相似随机游走策略修复稀疏的可信度矩阵;对不合理假设呈现power-law分布进行合理化改进;并给出了可信数据的分布式存储和计算的分布式方法。仿真实验表明,PSRTrust模型有效地提高了在可信数据不完整情况下的交易成功率,并且在遏制恶意节点影响上有一定提高。
【作者单位】： 南京航空航天大学计算机科学与技术学院;上海第二工业大学计算机与信息学院;
【关键词】： 对等网络 可信度 稀疏可信度计算 偏好相似度 分布式哈希表
【基金】：国家自然科学基金资助项目:跨组织工作流系统可靠服务计算关键技术研究(6127036) 上海第二工业大学重点学科基金资助项目(XXKZD1301)
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： P2P网络区别于传统互联网的Client/Server或者Brower/Server模型,是一种不借助中心服务器的分布式网络,其中每个节点不再仅仅是信息的消费者,它可利用自身资源为其他节点提供信息,使得存在于每个网络节点中的资源可以高度共享。但P2P网络具有动态性、匿名性等特点,容易受到恶

【参考文献】

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本文编号：564461