一种集成直觉模糊信息的激励自适应信任模型

发布时间：2017-09-12 21:32

  本文关键词：一种集成直觉模糊信息的激励自适应信任模型

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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,都有较好的适应性和有效性。
【作者单位】： 江西财经大学现代经济管理学院;江西财经大学信息管理学院;
【关键词】： 直觉模糊信息 信任模型 分布式网络 推荐可信度
【基金】：国家自然科学基金(71361012,61263018) 江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ151601) 江西省高校人文社会科学研究项目(JC1338) 江西财经大学青年基金~~
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 2(江西财经大学信息管理学院南昌330013)1引言近年来,对等(Peer to Peer,P2P)网络技术在协作、共享和分布式计算等方面得到了广泛应用。但The Colleges Humanities Social Science Research Project of JiangxiProvince(JC1338),The Young Foundation of Jiangxi University o

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本文编号：839664