网格中处理推荐信任的判别模型研究与设计

摘要

在网格信任模型研究中,对某一实体的行为信任评估极大地依赖于其它实体推荐的与该实体直接交互产生的信任数据.为了防止推荐信任过程中的合谋,作弊和振动欺骗,研究了真伪两类信任推荐的特征,构造了向量特征集合并标量化,通过对标量特征数据集的分析,进行数学建模,建立了一个分类判别模型,可以有效地识别出网格系统中进行不真实推荐的恶意实体,保证推荐数据的真实性,从而提高信任模型中信任评估的准确性.采用matlab对模型进行了仿真和性能检验,结果表明设计方案具有极商的准确性和可行性.