动态信任预测的认知模型

李小勇; 桂小林

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动态信任预测的认知模型

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开放系统中的信任关系本质上是最复杂的社会关系之一,涉及到假设、期望、行为和环境等多种因子,很难准确地定量表示和预测.结合人类社会的认知行为,提出了一种符合人类心理认知习惯的动态信任预测模型:(1) 构建了自适应的基于历史证据窗口的总体可信性决策方法,不但克服了已有模型常用的确定权重的主观判断方法,而且可以解决直接证据不足时的可信性预测问题;(2) 使用已有的DTT(direct trust tree)机制进行全局反馈信任信息的搜索与聚合,以降低网络带宽消耗,增强系统在大规模分布式系统中的可扩展性;(3) 引入诱导有序加权平均(induced ordered weighted averaging,简称IOWA)算子的概念,建立了基于IOWA算子的直接信任预测模型,可以用来解决传统预测模型动态适应能力不足的问题.实验结果表明,与已有模型相比,该模型具有更稳健的动态适应性,在模型的预测准确性方面也有显著的改善.

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来源
《软件学报》 |2010年第1期|163-176|共14页
作者
李小勇; 桂小林;
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作者单位

智能通信软件与多媒体北京市重点实验室;

北京邮电大学;

北京;

100876;

西安交通大学;

电子与信息工程学院;

陕西;

西安;

710049;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序设计、软件工程;
关键词
分布式系统; 信息安全; 动态信任预测模型; 诱导有序加权平均算子;

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