【摘 要】
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在P2P 网络环境中大量新进节点出现使得节点数量和资源总量增加,造成可信度矩阵变得稀疏。由于可信数据的不充分,依据可信度矩阵迭代计算出的各节点的全局可信度不够准确
【机 构】
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南京航空航天大学 计算机科学与技术学院,南京 210016
【出 处】
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第10届全国计算机支持的协同工作学术会议暨中国计算机学会协同计算专委年度工作会议
论文部分内容阅读
在P2P 网络环境中大量新进节点出现使得节点数量和资源总量增加,造成可信度矩阵变得稀疏。由于可信数据的不充分,依据可信度矩阵迭代计算出的各节点的全局可信度不够准确。提出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。
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