基于图论方法提出了一种新的证据信任模型(graph theory based evidential trust model,GTETM),解决了现有证据信任模型中普遍存在的在信任聚合过程中缺少对信任链之间依赖关系的有效处理等引起的模型性能下降问题.同时,GTETM在建模实...
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基于图论方法提出了一种新的证据信任模型(graph theory based evidential trust model,GTETM),解决了现有证据信任模型中普遍存在的在信任聚合过程中缺少对信任链之间依赖关系的有效处理等引起的模型性能下降问题.同时,GTETM在建模实体的信任度时区分实体的服务信任度与反馈信任度,并在证据理论框架下提出两种不同的信任传递方法,增强了模型抵抗恶意推荐攻击的能力.仿真实验表明,与已有信任度量模型相比,GTETM具有更强的抑制策略欺骗及共谋行为的能力,在信任度量准确性方面也有较大提高.
现有组信任模型在维护信任关系的稳定性与负载均衡能力方面存在局限性。为解决这些问题,提出一种稳定性增强的组信任模型SEGTM(stability enhanced group based trust model),以动态组构造与管理为基础,划分同组及跨组节点间的信任关系...
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现有组信任模型在维护信任关系的稳定性与负载均衡能力方面存在局限性。为解决这些问题,提出一种稳定性增强的组信任模型SEGTM(stability enhanced group based trust model),以动态组构造与管理为基础,划分同组及跨组节点间的信任关系并给予了各自的度量方法,较好地解决了信任模型因信任网络拓扑动态改变而难以有效维护信任关系度量的准确性问题。仿真实验结果表明,该模型在应对网络拓扑动态变化时具有较好的稳定性和负载均衡能力,同时也能有效抵抗恶意节点的攻击。
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