【摘要】：針對目前在線信譽系統(tǒng)面臨的自我提升攻擊、惡意詆毀攻擊和漂白攻擊三類常見的攻擊,提出了一種基于推薦的集中式信任模型。該模型綜合了用戶間購買行為的相似度以及評價的時效性確定對某件商品的推薦信任值,同時結合基于自身交易經驗的直接信任值,來獲取對該商品的綜合信任度。通過在真實交易數(shù)據中注入三類攻擊進行仿真,實驗結果證明,相對于現(xiàn)有的信譽管理模型,該模型能更好地抵御攻擊,為消費者提供更準確的賣家和商品信譽值。
[Abstract]:This paper proposes a centralized trust model based on recommendation for three kinds of common attacks such as self-improvement attack malicious denigration attack and bleaching attack faced by online reputation system. The model synthesizes the similarity of the purchase behavior between users and the timeliness of evaluation to determine the recommended trust value of a commodity, and combines the direct trust value based on their own trading experience to obtain the comprehensive trust degree of the commodity. By injecting three kinds of attacks into the real transaction data, the experimental results show that compared with the existing reputation management model, the model can better resist the attack and provide more accurate seller and commodity reputation value for consumers.
【作者單位】： 重慶大學計算機學院;
【基金】：國家科技支撐計劃項目(2012BAH19F003) 國家973計劃項目(2011CB302600)
【分類號】：TP393.08

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2325685