面向服务计算的信任预测模型

摘要：

大多数信任预测模型的动态自适应能力较弱,且服务计算环境下代理之间交互的安全性较差.为此,提出一种面向服务计算的信任预测模型(SOC-TPM).该模型结合人类认知行为,引入直接信任度、信誉推荐值、时间戳、历史交互记录等概念,通过创建动态信誉树对信誉关系进行建模,使信任预测模型更好地适应分布式计算环境.模拟实验结果表明,与Jφsang及Beth模型相比,该模型的信任预测准确度和平均相对误差分别提高了27％和47％.

关键词：面向服务计算、信任关系、动态信誉树、信誉推荐值、时间戳、历史交互记录

所属期刊栏目：39

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：山东省自然科学基金资助项目ZR2011FM019;山东省自然科学青年基金资助项目ZR2011FQ032

在线出版日期：2013-08-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：140-145