面向大数据节点的动态可信度评估模型

摘要

大数据处理平台分布式、大规模等特性,使得各个节点间的信任问题变得日益突出.针对现有模型中对节点进行评估时存在灵活性差、未充分考虑历史访问信息、固定权重等缺点,文中提出了一种基于大数据平台节点的动态可信度评估模型,考虑了节点交互中由于非恶意因素导致失败的情况,同时还兼顾当前时间片交互与历史交互次数的权重问题;提出了利用相似度为信任值赋权重,并且给出相似度计算方法.实验证明,文中提出的模型对节点的可信度评估具有一定的动态性,而且相较于其他模型具有更好的效果,更加适用于大型集群中节点的可信度评估.