【摘要】：社會網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中,由于缺乏有效的激勵策略,導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)缺乏服務(wù)交易的主動性和積極性;由于存在利益相關(guān),一些節(jié)點(diǎn)會相互聯(lián)合去共同推薦某個節(jié)點(diǎn),形成協(xié)同作弊和信任推薦不可信的問題.為此,提出了社會網(wǎng)絡(luò)中交易節(jié)點(diǎn)的選取及其信任關(guān)系計(jì)算方法.通過設(shè)計(jì)競標(biāo)服務(wù)策略來調(diào)動節(jié)點(diǎn)提供資源服務(wù)的積極性.針對不同服務(wù)中評價指標(biāo)權(quán)重難以客觀確定的問題,提出基于熵權(quán)的指標(biāo)權(quán)重確定方法,并利用TOPSIS方法來選擇合適的網(wǎng)絡(luò)交易節(jié)點(diǎn)以避免交易節(jié)點(diǎn)選取的隨意性.由于信任與風(fēng)險(xiǎn)并存,因此引入交易影響力函數(shù)來融合節(jié)點(diǎn)的直接信任和推薦信任以確定所選交易節(jié)點(diǎn)的可信性,并通過考慮推薦時間影響函數(shù)、交易內(nèi)容相似度和推薦熟悉度等多維影響因子來保證推薦可信性.最后提出了基于多屬性的節(jié)點(diǎn)推薦信任度更新方法.仿真結(jié)果表明文中方法對提高節(jié)點(diǎn)服務(wù)積極性、抑制節(jié)點(diǎn)協(xié)同作弊和惡意欺詐都有較好的效果.
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圖片說明： 點(diǎn)是新加入節(jié)點(diǎn)或是休眠節(jié)點(diǎn)．考慮到在推薦的過程中，存在推薦路徑相對獨(dú)立和相互交叉兩種現(xiàn)象，在相互交叉這種情況下，將通過在這些路徑中選擇一條推薦信任值最高的路徑作為代表．如圖３所示的推薦信任路徑中，將選擇Ｂ→Ｅ１→Ｃ→Ａ作為推薦信任路徑．圖３推薦信任路徑選擇５．１．３服務(wù)的相似度計(jì)算雖然文獻(xiàn)［２２］提出了相似度的計(jì)算方法，但是由于未考慮服務(wù)內(nèi)容相似應(yīng)該是多個屬性的加權(quán)相似，所以仍然存在粒度過粗的問題．本文以ａｉ＝（ｘｉ１，ｘｉ２，…，ｘｉｎ）表示在有效時間段內(nèi)服務(wù)提供節(jié)點(diǎn)提供給推薦節(jié)點(diǎn)的第ｉ次服務(wù)向量，以ｂｊ＝（ｘｊ１，ｘｊ２，…，ｘｊｎ）表示在本次交易中服務(wù)提供節(jié)點(diǎn)提供給評估節(jié)點(diǎn)的服務(wù)向量，則兩者的相似度可以用ａｉ和ｂｊ的余弦相似度來表示．Ｓｉｍ（ＣｉＳＰ，ＣｊＳＰ）＝ａ·ｂ｜ａ｜·｜ｂ｜（１７）由于社會網(wǎng)絡(luò)計(jì)算環(huán)境下的實(shí)際應(yīng)用較多，因此服務(wù)指標(biāo)也相對較多，例如，有服務(wù)質(zhì)量方面的指標(biāo)、服務(wù)內(nèi)容方面的指標(biāo)以及服務(wù)成本方面的指標(biāo)等．然而，根據(jù)社會網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間的交互信任關(guān)系，我們發(fā)現(xiàn)服務(wù)成功率是推薦信任服務(wù)質(zhì)量指標(biāo)中最重要的一個指標(biāo)；服務(wù)內(nèi)容則最突出地反映了推薦信任的服務(wù)內(nèi)容指標(biāo)；服務(wù)成本則是推薦的價值－成本指標(biāo)之一；服務(wù)時間則是推薦可信性的重要指標(biāo)之一；服務(wù)響應(yīng)時間則體現(xiàn)了節(jié)點(diǎn)推薦的態(tài)度指標(biāo)．除此之外，推薦信任服務(wù)還和其它上下文環(huán)境有關(guān)．但為使計(jì)算盡量全面同時又保證計(jì)算較為簡單，我們提取了和信任最相關(guān)的５個指標(biāo)來反映和表示服務(wù)，這５個指標(biāo)分別是：Ｓｅｒｖｉ
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圖片說明： 可信皆有可能．仿真實(shí)驗(yàn)基于Ｊａｖａ實(shí)現(xiàn)，運(yùn)行環(huán)境ＣＰＵ３．０ＧＨｚ，內(nèi)存２ＧＢ．圖７交易周期增多情況下的信任變化實(shí)驗(yàn)１．針對策略性欺騙行為的分析與比較．針對惡意節(jié)點(diǎn)隨時間變化的策略性欺騙問題，考察模型對節(jié)點(diǎn)策略性欺騙行為的感知能力，分析本文方法與ＥｉｇｅｎＲｅｐ［１２］模型、一般模型（僅以是否交互過作為信任判定條件）針對策略性欺騙行為方面的差異．在實(shí)驗(yàn)中模擬惡意節(jié)點(diǎn)通過一段時間的成功交互獲得較高的信任評價后，然后間歇性地采用欺騙行為．從圖７可以看到，比起ＥｉｇｅｎＲｅｐ模型、一般信任模型，本文推薦信任模型對節(jié)點(diǎn)行為的突然改變更加敏感，當(dāng)節(jié)點(diǎn)采用間歇性欺騙行為時，信任值快速下降，，隨著時間推移，其信任值下降速度快于其信任值恢復(fù)的速度，說明本文提出的方法能較好地識別策略性欺騙節(jié)點(diǎn)．實(shí)驗(yàn)２．針對惡意推薦節(jié)點(diǎn)規(guī)模的實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析．從圖８實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，在惡意節(jié)點(diǎn)率不斷提高的情況下，本文推薦信任模型其交互成功率與ＥｉｇｅｎＲｅｐ模型相比有了較好地改善和提高，隨著惡意節(jié)點(diǎn)數(shù)的不斷上升，交互成功率迅速下降，但與ＥｉｇｅｎＲｅｐ模型相比，當(dāng)惡意節(jié)點(diǎn)超過６０％時，本文提出的算法仍能維持一個較高的交易成功率，不論是單純惡意節(jié)點(diǎn)還是協(xié)作型惡意節(jié)點(diǎn)，該模型對它們都表現(xiàn)出了良好的抑制效果．圖８惡意節(jié)點(diǎn)率變化時交互成功率實(shí)驗(yàn)３．針對固定惡意節(jié)點(diǎn)率的實(shí)驗(yàn)．從圖９看出，在設(shè)置惡意率為４０％的情況下，隨著交互周期的不斷增多，本文提出的動態(tài)服務(wù)方法其交互成功率也表現(xiàn)出一個較好效果．圖９交易周期增多時交互成功率變化實(shí)驗(yàn)４．針對惡意協(xié)同推
【作者單位】： 西安交通大學(xué)電子與信息工程學(xué)院;陜西省計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;西安財(cái)經(jīng)學(xué)院信息學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(60873071,61172090) 國家科技計(jì)劃重大專項(xiàng)課題(2012ZX03002001)資助~~
【分類號】：TP393.08

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2516213