【摘要】：針對網(wǎng)絡(luò)中實(shí)體的隨意推薦的問題,提出了一種去隨意推薦的信任評估模型。以往的模型往往通過對隨意推薦設(shè)置權(quán)重而采信,本質(zhì)上來說,隨意推薦與被推薦者行為無關(guān),對它們進(jìn)行權(quán)重采信缺乏依據(jù),最終會導(dǎo)致對被推薦者的評價(jià)結(jié)果失真。針對隨意推薦會影響正確評價(jià)其他實(shí)體的問題,首先通過交易歷史計(jì)算實(shí)體的推薦信任度,然后根據(jù)系統(tǒng)對隨意推薦者的評價(jià)呈離散型的特點(diǎn),識別并過濾那些得不到聚集評價(jià)的推薦實(shí)體。設(shè)置了一定比例的隨意推薦實(shí)體的實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明由于識別過濾了隨意推薦者,所提方法與傳統(tǒng)方法相比具有較高的交易成功率。
[Abstract]:In order to solve the problem of random recommendation of entities in network, a trust evaluation model is proposed. The previous models often adopt the information by setting the weight of the random recommendation. In essence, the random recommendation has nothing to do with the behavior of the recommended person, and there is no basis for the weight adoption of them, which will eventually lead to the distortion of the evaluation results of the recommended person. In view of the problem that random recommendation will affect the correct evaluation of other entities, firstly, the recommended trust of the entity is calculated through the transaction history, and then, according to the characteristics of the system, the evaluation of random referrals is discrete. Identify and filter recommendation entities that do not receive aggregate evaluation. A certain proportion of random recommendation entities are set up in the experiment. The results show that the proposed method has a higher transaction success rate than the traditional method because of the identification and filtering of random referrals.
【作者單位】： 南京郵電大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;桂林電子科技大學(xué)廣西可信軟件重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61300054) 廣西可信軟件重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放課題(kx201328)資助
【分類號】：TP393.08

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本文編號：2415306