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一种基于时间序列最近偏向技术的网络信任模型

     

摘要

在已有P2P模型的基础上,提出了一种基于时间序列最近偏向技术的网络信任模型(recent-biased trust model,RBTM).该模型采用了时间序列可变分割法选取评价时问单元(evaluate time unit,ETU),同时引入了比较合理的时间衰减因子,并对新数据的加入做了详尽的描述;根据节点交易的历史时间信息、内容相似度和反馈评价值自适应动态地调整节点的推荐值;实例表明,该模型具有良好的扩展性和较低的运行开销.%This paper proposes a recent-biased trust model (RBTM) based on time series, and the existed P2P model is the basis of RBTM. It applies time series vari-segment dimension reduction to evaluate time unit (ETU) and brings in a more reasonable time degenerating factor, also gives a detailed description to the addition of a new data. According to the historical time information of nodes transaction, it can adaptively update the recommendation trust based on content similarity and value of feedback evaluation. Experimental results demonstrate that the trust model has better scalability and lower operating expenses.

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