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文檔簡介
1、信任評價模型可以解決網絡中的一些安全問題,但是當網絡中的節(jié)點數目非常大時,現有全局信任模型的計算量與通信開銷比較大,影響了信任模型的推廣和應用。
針對該問題,本文在參考了人際社會關系間的信任機制基礎上,基于節(jié)點興趣相似度將大規(guī)模的網絡從邏輯上劃分為若干個小規(guī)模興趣群組,然后構造了一個具有小世界網絡特性的層次型的非結構化覆蓋網。
本文提出了一種興趣群組自組織及推薦算法,該算法首先通過節(jié)點之間的推薦請求來發(fā)現具有
2、相似興趣的節(jié)點,然后利用信任獎勵和動態(tài)交換機制逐漸將相似興趣的節(jié)點聚集到相同的群組中,最后建立了群組間的連接,使得構建的層次網絡具有小世界網絡特性。通過對算法的模擬發(fā)現,該算法能夠在較短的推薦周期內完成興趣群組的構建,有效減少了計算量和通信開銷,并且相似節(jié)點間的推薦信息更加可信。
由于信任具有主觀性與不確定性,使得精確的數學模型難以進行描述。本文結合模糊理論對信任模型進行了改進。在信任的綜合評判中,強調了各節(jié)點的主觀因素。
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