对等网络中基于反馈的多维信任模型
网络信息体系通用信任模型
网络信息体系通用信任模型网络信任体系主要有以下几种信任模型：下属层次信任模型、对等信任模型、网状信任模型、混合信任模型。
1下属层次信任模型下属层次信任模型是通用层次模型的一个子集，只是增加了一些限制（参见图3-1）。
图3-1 下属层次信任模型在下属层次信任模型中，根CA有特殊的意义。
它被任命为所有最终用户的公共信任锚。
根据定义，它是最可信的证书权威，所有其他信任关系都起源于它。
它单向证明了下一层下属CA。
本模型中只有上级CA给下级CA发证，而下级CA 不能反过来证明上级CA。
由于本模型中根CA是唯一的信任锚，而且信任关系是从最可信的CA建立起来的，所以没有别的认证机构可以为根CA颁发证书。
根CA给自己颁发一个自签名或者自颁发的证书。
这样，证书主体和证书颁发者就是相同的。
在证书中证明的公钥与用于在证书上产生签名的私钥是相对应的。
结果，当证书被验证时，证书中的公钥将直接用来验证证书上的签名。
下属层次模型中还可以采用“名称限制”来限制下级CA只能证明对应于指定子树特定形式的其他CA。
根CA作为唯一指定的信任锚，其证书必须分送给所有的证书用户。
根CA签名密钥在这里比在通用层次模型中更为重要。
在下属层次模型中，所有路径必须包括根CA证书。
根CA的密钥一旦泄露，对整个信任模型都将产生灾难性的后果。
信任模型在运作过程中的泄密将影响所有证书用户。
根CA当然必须要撤销密钥、颁发新的根证书并把新的根证书发送给所有证书用户。
另外，所有可疑的下属证书及密钥也要重新生成，“流动”效应对信任模型的运作将产生巨大的破坏。
根CA的密钥很敏感，而且一旦泄露后果严重，但由于根CA本身很少用到，所以在实际中不构成问题。
根CA的主要工作是证明下属CA的身份。
根CA还有的另一项重要工作是撤销由它颁发的下属CA证书。
根CA的证书证明了签名私钥对应的公钥，该证书被分送到所有证书用户。
假设有一个包含该证书的数据库可以随时访问，那么信任模型中的用户就极少直接与根CA打交道。
对等网络中不同信任模型的比较分析
微
处
理
机
ＭＩ ＣＲ０Ｐ ＲＯＣＥ Ｓ Ｓ ＯＲＳ
第６ 期 ２０ ０ ８年 １ ２月
对等 网络 中不 同信任模型 的比较分析
刘 静 戴 ， 勃 ，
（． 宁工业 大学 电子 与信 息 工程学 院 ， １辽 锦州 １１０ ；． 北大 学 ， 阳 １００ ） ２０ １２ 东 沈 １０４
ｐ ｐ ｒ ｏ ｐ ｒｄｓｖ ｒ ｉｅｅ ｔｒｓ ｍ ｄｌ ｗ ｉ ｓｅｔ ｅ ｍ ｈ ｓ ｅ ｎｅａｕ ｔ ｇｔｅ ｅｒ’Ｑ Ｓ ａｅ ｍ ａｅ ｅｅａ ｄｆ ｒｎ ｕｔ ｏ ｅ ｈｃ ｒ ｐ ｃ ｖｌ ｅ ｐ ａｉ ｄｏ ｖｌａ ｎ ｅ ｃ ｌ ｔ ｓ ｈｅ ｉ ｙ ｚ ｉ ｈ ｐ ｓ ｏ
摘
要： 在诸如文件共享等的 Ｐｅ — ｏ Ｐ ｅ 环境 中， ｅｒ ｔ — ｅｒ 资源共享是用户 自愿的行为， 在这类系
统 中由于用户不必为 自身的行为担负（ 法律） 责任， 因而节点间的信任关系就显得尤为重要。对几 种信任模 型进 行 比较 ， 些模 型分别 侧 重于评估各 个 节 点 的服 务 质 量和 惩 罚 不信任 的节 点等 不 同 这 侧面， 经过 比较分 析 ， 出建 立 Ｐ Ｐ信 任模 型需要考虑 的几个 方 面。 得 ２
Ｌ Ｕ Ｊ ｇ ， ＡＩＢ Ｉ ｉ Ｄ ｏ ’ ｎ （ ． ｉ Ｎｎ ｔ ｅｏ ｅｈｏｏｙ Ｊ ｚｏ ２０ １Ｃ ｉ ；． ｏ ｈａｔ Ｕ ｉ ｒｔ，ｈｎ ａｇ１０ ０ ，ｈｎ ） １Ｌａ ｉ ｏ ｇ Ｔｃｎ ｌ ，ｉ ｈｕ１ １０ ，ｈｎ ２ Ｎ ｒ ｅｓ ｍ ｎ ｅ ｉ Ｓ ｅｙｎ １０ ４ Ｃ ｉ ｆ ｇ ｎ ａ ｔ ｅ ｖ ｓｙ ａ
Ａｂｓｒ ｔ Ｆ ｒｍｏ ｔｐ ｅ ｔａｃ ： ｏ ｓ ｅ ｒ—ｔ ｏ—ｐ ｅ ｌ ｈａｅ ｎ ｉｏ ｍｅ ｔ ｈ ｒｎ ｓ ａｖ ｌ ｔｅ ｃｉｎ， ｎ ｅ ｒ ｅ ｒｆ ｅ ｓ ｒ ｄ ｅ ｖｒ ｎ ｎ ，ｓ ａ ｉ ｇ ｉ ｏｕｎｅ ｒａ ｔｏ ａ ｄ ｐ ｅ ｓ ｉ ａｅ ｎ ｔｒ ｓ ｏ ｓｂ ｅ ｆｒｔ ｅ ｅｖ ｓ ｅ ｖ ｏｓ ， Ｏ ｔ ｅ ｔｕ ｔｒ ｌｔ ｎ ｅ ｗｅ ｎ ｔ ｅ ｓａ ｅ ｉ ｏ ｔｎ Ｔｈ ｓ ｒ ｏ ｅ ｐ ｎ ｉ ｌ ｏ ｈ ｍｓ ｌ ｅ ’ｂ ｈａ ｉｒ Ｓ ｒ ｓ ｅａ ｉ ｓｂ ｔ ｅ ｈｅ ｐ ｅ ｒ ｍｐ ｒａ ｔ． ｉ ｈ ｏ
华东师范大学信息科学技术学院计算机科学技术系历年培养研究生学位论文情况
王成道
博士
系统科学
系统分析与集成
模糊系统，遗传算法，规则抽取，参数估计，多目标优化，可解释性与精度，多Agent系统，近似推理，交互影响，模糊积分
论文题目
论文作者
论文时间
指导教师
论文层次
（硕士、博士）
学科
专业
论文关键词
基于Nutch的学校信息垂直搜索引擎的研究与实现
王可
2009
朱敏
专业硕士
专业学位
物流系统模型和算法研究
戴树贵
2007
潘荫荣
博士
系统科学
系统分析与集成
物流；选址问题；车辆路径安排问题；库存系统仿真；遗传算法；蚁群算法；离散事件系统
对等网络中的信任感知和可信协同商务洽谈关键技术研究
江红
2007
顾君忠
博士
系统科学
系统分析与集成
对等网络，信任感知，可信，协同商务洽谈，信任协商策略，信誉，信任模型，信任反馈，有色Petri网系统，BN_CPN
微分方程解析近似解的符号计算研究
杨沛
2010
李志斌
博士
系统科学
系统分析与集成
微分方程，微分差分方程，解析近似解，符号计算，孤立子
动态UML子图的形式语义研究
赵也非
2010
杨宗源
博士
计算机科学与技术
计算机应用技术
UML，进程代数，概率模型检测，XMI，一致性检查，量化分析，实时并发系统
无线传感器网络若干关键安全技术的研究
面向复杂自适应系统的本体构造方法及其若干关键技术研究
杨德仁
2008
顾君忠
博士
系统科学
系统分析与集成
网络中的信任度度量与分析方法
网络中的信任度度量与分析方法在现代社会中，网络已经成为人们依赖程度最高的工具之一。
网络作为一种信息载体，已经渗透到了各个方面，为人们的生活带来了很多便利。
但是，网络也存在一些问题，其中有一个重要的问题就是网络中的信任问题。
因为网络空间是一个虚拟的空间，而虚拟空间中的信息是很容易被伪造的。
所以，在网络中建立信任关系是非常必要的。
在本文中，我们将探讨网络中的信任度度量与分析方法。
一、信任的定义和特征信任是一种社会现象，是人们在相互交往中对彼此行为的预期，是一种在不确定的环境下，能够使人们放心和意愿作出妥协的一种态度。
信任有三个特征：一是充满不确定性；二是带有风险性；三是存在预期差异。
在网络中，信任的概念也被广泛应用。
网络中的信息是不安全的，因此在网络中建立信任关系显得尤为重要。
然而，网络中的信任受到了多种因素的影响，如社会地位、亲密程度、行为历史等等。
因此，为了更好地理解和研究网络中的信任，需要对网络中的信任度进行度量和分析。
二、网络中的信任度度量网络中的信任度是指一个人在网络中对另一个人的信任程度。
而且，这个信任程度并不是绝对的，它可能会受到外部环境的影响，也可能会随着时间的推移而发生变化。
目前，对于网络中的信任度的度量方法已经有了一些研究。
常见的度量方法包括主观度量法、客观度量方法、综合度量方法等。
1. 主观度量方法主观度量方法的核心是调查研究。
通过问卷调查或者访谈等方式了解人们在网络中对另一个人的信任程度。
这种方法主要的优点是结果能够反映人们真实的想法，同时也可以有针对性地收集到一些具体的信息。
但是，也存在一些缺点，比如受到被调查者的主观因素的影响，比较难以量化，并且耗费时间和精力比较多。
2. 客观度量方法客观度量方法是通过收集和分析用户的行为等数据来进行信任度的度量。
这种方法不依赖于被调查者的主观因素，而是依据它们的行为数据来进行量化。
这种方法的优点是结构化的，能够量化和快速获得结果。
但是，它也存在一些缺点，比如需要大量的数据来支持分析，同时由于各种用户行为的可能性，数据量很难完全覆盖。
探究P2P网络中的信任模型
高 新 技 术7科技资讯 S CI EN CE & T EC HNO LO GY I NF OR MA TI ON P2P(Peer-to-Peer,即对等网络)网络是一种分布式的网络,它允许所有的参与者共同使用一部分硬件资源(包括处理能力、存储能力、网络连接能力、打印机等),这些共享的资源就要通过网络来提供,能被其它对等结点直接访问而并不经过其他的任何中间实体。
在这种网络中的参与者既是资源(服务和内容)的提供者(Server),又是资源的获取者(Client)。
1 P2P网络中的信任P2P网络中的信任是什么呢？实质上它就是P2P网络中参与网络事务行为的用户或是网络结点根据自己的交互经验,在特定环境以及时间下,与其它实体的推荐相结合,而后对目标实体未来行为的一种主观期望。
其实网络安全的实质内容就是信任关系的建立。
在P2P网络中,每一个结点都要通过自己与其它结点进行交易后,并对自己的行为和其它结点的行为进行评价和判断,然后把这些观点收集、量化并交换。
最后把量化后的观点形成与某一结点相对的信任程度。
这样就使结点之间根据信誉度进行互相推荐,并以此来指导用户进行交易,就形成了一个分布式的、人格化的“信任网络”。
在某一结点的信誉度与其它结点的推荐关系密切。
这样就使得在这样的信任网络中,任何一个个体的信誉度都不是绝对可靠的,都可能有虚假信息参与其中,但可以不作为交互行为的决定因素,而仅作为参考依据。
2 信任模型的讨论与建立模型在通常情况下,是指对现实的对象,在心智活动方面构造出的一种能抓住其重要而且有用的(形象化或符号表示)方面的一种表示。
本文研究的信任模型是通过观察搜集实体在网络中交互表现来评估其信任,也称为基于行为的信任模型,所研究的信任关系更接近于人际网络的特征,此信任模型是可度量的,并在一定的应用背景下受到多方面因素的影响。
P 2P 网络所具有特性使结点间的信任关系更相似于人类的信任关系,主要表现在以下几个方面。
【计算机科学】_信任度_期刊发文热词逐年推荐_20140722
科研热词 信任模型 信任机制 资源定位 虚假信任过滤 经验 相似性 电子商务 用户冷启动 本体 无线传感器网络 推荐 推理 异构网络 先验信息 信誉 信任聚合 信任网络 信任环 信任推荐 信任度计算模型 信任度 上下文 p2p网络 eigenrep beta分布 bayes估计
推荐指数 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2014年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
2014年 科研热词 信任度 马氏链 资源分配 网格 组合双向拍卖 社区推荐 社区关联 社交网络 混合组合 模糊逻辑 友群 信任预测 交易记录 推荐指数 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2012年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43
科研热词 信任管理 信任度 集对分析 远程证明 运维监控 软件需求 资源评价 贝叶斯分类器 证据理论 设计 认证 认知 节点 联系数 群体 粗糙集 社交网络 激励机制 模糊综合评判 服务选择 服务 改进合同网模型 对等网络 安全模型 好评度 多属性评价 多agent系统 可信计算 可信模型 可信度 动态访问控制 前缀劫持攻击 信誉 信任算法 信任模型 信任关系 信任 仿真 任务分配 云模型 p2p itil bgp
推荐指数 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
基于用户信任及推荐反馈机制的社会网络推荐模型
基于用户信任及推荐反馈机制的社会网络推荐模型翟鹤;刘柏嵩【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2016(033)011【摘要】社会网络包括以兴趣为核心的兴趣网络和以信任为核心的信任网络。
如何利用社会网络中用户信任与兴趣相似的好友的项目数据来扩展用户本身的项目数据集，缓解用户数据稀疏性，利用目标用户的好友的项目评分数据为其产生推荐，是研究的重点。
和传统的推荐方法相比，提出一种改进模型 SIMTM（Similar and Trust Model）来提供用户更加高效的推荐体验。
该模型融合用户兴趣度和信任度作为初始亲密程度，根据融合后的好友网络进行推荐，同时根据推荐反馈，来不断地优化用户的项目评分数据集，使得亲密的用户好友更加亲密，过滤掉用户的普通好友，优化用户之间的兴趣和信任关联；并重新计算用户之间的亲密程度形成融合用户与其好友的融合网络，直至前后两次根据亲密程度得到的推荐结果相近，根据得到的最优的亲密程度构建融合网络来进行推荐。
实验结果表明，该模型在数据稀疏的情况下，能有效提高用户推荐的准确率和覆盖率。
%Social networks include the interest network taking the interest as core and the trust network taking the trust as core.The research focus of this paper is that how to use the projects data of the friends in social networks with similar trust and interest to expand the pr oject dataset of user’s own,to alleviate the sparsity of user data,and to use the data of project rating score of target user’s friends to generate recommendation for pared with traditional recommendation methods,the paper presents an improvedSIMTM(Similar and Trust Model),which can provide more efficient recommendation experience.The model fuses interest and confidence as the initial intimacy, and makes recommendation according to the fused networks of friends,at the same time it constantly optimises the project rating score dataset according to the recommended feedbacks,this makes user’s close friends be more intimate while filtering out user’s ordinary friends,and optimises the association of interest and trust between user,moreover it re-calculates the intimacy degree between users to form a fusion network which fuses the user and user’s friends until the twice recommendation results before and the after derived from intimacy degree are close,and then constructs the fusion network based on the derived optimal intimacy degree for recommendation.Experimental results show that,the model can effectively improve the accuracy and coverage of recommendation of users,especially in the case of data sparsity.【总页数】5页(P258-262)【作者】翟鹤;刘柏嵩【作者单位】宁波大学信息科学与工程学院浙江宁波 315211;宁波大学信息科学与工程学院浙江宁波 315211【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于用户行为的产品相似性推荐模型及用户、产品标签化推荐模型 [J], 陈宸2.基于用户多维度信任的冷启动推荐模型 [J], 何利;胡飘3.基于用户信任和评分偏置的正则化推荐模型 [J], 朱爱云;任晓军4.社会网络环境下基于信任传递的推荐模型研究 [J], 陈文俊; 倪静5.基于时滞相关负反馈的用户信任网络控制推荐模型 [J], 李忠;严莉因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
P2P网络中基于经验与推荐的信任模型
目前 ，基 于 交 易 历 史 与 经 验 推 荐 的 信 任 模 型 的 研 究 已取 得 了很 大 的进 展 。 在 文 献 ［ ］ １
的信 任评 估 模 型 中 ，引 入 了经 验 的 概 念 来 表 述 和 度 量 信 任 关 系 ，把 经 验 分 为 肯 定 和 否 定 两 种 ，将 信 任 分 为 直 接 信 任 和 推 荐 信 任 并 进 行 详 细 讨 论 ，最 后 给 出 了信 任 度 评 估 的 数 学 模 型 。 文献 ［ ］ 用 概率 与数 理 统 计 中 的 一 些 思 想 ，采 用 成 功 经 验 和 失 败 经 验 对 信 任 关 系 进 行 度 ２ 量 ，引入 了经 验 采 纳 系 数 ，给 出 了经 验传 递 与 信 任度 合 成 的数 学 模 型 。 文 献 ［ ］ 根 据 交 互 ３ 满 意 度计 算 实 体 的直 接 信 任 度 ，在 计 算 推 荐 信 任 度 时 ，通 过 建 立 信 任 路 径 来 获 取 信 任 链 上
通 常情 况 下 ，用 信 任 度 来 表 示 信 任 等 级 的 高 低 ，信 任 度 随 实 体 的 行 为 而 动 态 变 化 。
在 Ｐ Ｐ网络 中 ，实 体 间 可 以通 过 交 换 和 传 播 信 任 评 估 信 息 以获 取 目标 实 体 的 综 合 信 任 评 ２
实 体 的 推 荐信 息 ，提 出 了基 于 实 体 能 力 属 性 和 交 互 满 意 度 的 信 任评 估 模 型 。文 献 ［ ４］ 提 出
了一 种 基 于概 率 统 计 方 法 的信 任 评 价 模 型 ，依 据 直 接 经 验 和 反 馈 信 息 ，利 用 概 率 统 计 方 法 分 别 计 算 节 点 的直 接 信 任 和推 荐 信 任 ，并 通 过 区 分 直 接 经 验 的 重 要 程 度 ， 区分 反 馈 信 息 及 其 推 荐 者 的 可信 度 ，提 高 信 任 评 价 模 型 的有 效 性 。 现 有 的 信 任评 估 模 型在 恶 意 推 荐 和 串 谋 推 荐 的 安 全 风 险 方 面 考 虑 得 较 少 ，存 在 迭 代 计 算 不 易 收 敛 的 问题 ，所 提 出 的 信 任 模 型 主 要 侧 重 理 论 研 究 ，在 实 际 应 用 中 实 现 起 来 较 为
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交易成功率， 增加系统可用性。
关键 词 对 等 网络 信 任 模 型 多维 反 馈
ＦＥＥＤＢＡＣＫ－ ＢＡＳ ＥＤ ＵＬＴＩ Ｍ ＥＮＳＩ Ｍ ＤＩ ｏＮＡＬ ＴＲＵＳ Ｍ ｏＤＥＬ Ｎ Ｐ Ｔ Ｉ Ｐ２ ＮＥＴＷ ｏ ＲＫＳ
Ｄｕ ｇ Ｘｉｕａ ｇ‘ ＬｉＹａ ｎ ｇ ｎ ｎ
（ ｅａ ｍ ｎ ｎｏｍ ｔ ｎＥ ｇｎｅｎ ， ｅａ ｅ ｎ ａ ｏｅｅｏ ｏｓｕｔ ｎＺ ｅｇｈ ｕ４０ ６ ， ｅａ ， ｈｎ ） Ｄｐ ｒ ｅｔｆＩ ｒ ｉ ｎ ｉ ｒ ｇ Ｈ ｎ ｎＴｃ ｉ ｌ ｌｇ ｔ ｏ ｆａ ｏ ｅｉ ｈ ｃ Ｃ ｌ ｆＣ ｎｔ ｃｏ ，ｈｎｚｏ ５０ ４ Ｈ ｎ ｎ Ｃ ｉａ ｒ ｉ
ｉ ａ ｃｒａ ｃ ｉ ｕ ｉｅｓｃｎｅ ｔ ｅ ｔ ｈ ｓ Ｍ ｃ ｎｄ ｐ ｔ ｏ ｅ ｃ ｄｔ ｒｐ ｒ ｉ ｕｔ ｇ ｎ ｌ ｉ ， ｄ ｃ ｈ ｕｊｃｉ ｔ ｏ ｒ ｉ ｎ ｃｏｄ ｎ ｅｗ ｔ ｂ ｓ ｓ ｏ ｔ ｍ ｎ．Ｔ ｕ ｈ ｎ ｎ ＭＴ ａ ｅ ｉ ｄ ｒ ｉ ｐｏ ｅｔ ｗｔ ｍ ｌ － ａ ｕ ｒ ｙ ｒ ｕ ｅｔｅｓ ｂｅｔ ｉ ｆ ｅ ｔ ｃｎ ｅ ｙ ｈ ｉｒ ａｔ ｅ ｖｙ ｃ ｄ
董西广 李 艳
（ 河南工程学 院数理科学系 河南 郑州 ４ １９ ） ５ １ １ 河南 郑州 ４ ０６ ） ５０ ４ （ 河南建筑职业技术学 院信息工程系
摘
要
针 对现 有 信 任 模 型 中信 任 度 刻 画单 一 ， 户评 价 主观 性 强 ， 节 点推 荐 能 力 表 征 不 准 确 等 问题 ， 出一 种 基 于 反 馈 的 多 用 对 提
（ ｅａｔｅｔｆＭａｈｍａｉ ｌ ｎ ｈｓ ａ Ｓｉ ｃ， ｅａ ｎｔｕｅｆＥ ｇｎｅ ｎ Ｚ ｅｇｈｕ４ １ ９ ， ｅａ ，ｈｎ ） Ｄｐ ｒ ｎ ｏ ｔｅ ｔａ ｄＰ ｙｉ ｌ ｃ ｎｅＨ ｎ ｎＩｓｉｔ ｎ ｉｅｒ ｇ，ｈｎｚｏ ５ １ １ Ｈ ｎ ｎ Ｃ ｉａ ｍ ｃ ａ ｃ ｅ ｔ ｏ ｉ
第２ ８卷 第 ７期
２１ ０ １年 ７月
计算机 应 用与软件
Ｃｏ ｕ ｅ ｍｐ ｔ ｒＡｐｐ ｉａｉ ｎ ｎ ｏｔ ｒ ｌ ｔ ｓａ ｄ Ｓ ｆｗａ ｅ ｃ ｏ
Ｖｏ ． ． １２８ Ｎｏ ７
Ｊ１ ０ ｌ ｕ ．２ １
对 等 网络 中基 于 反 馈 的 多维信 任模 型
ｅ ａｕ ｔ ｎ，ｎ ｅ ｏ ｅ ｒｖ ｄ ａｒ ｒｃ ｍｍｅ ｄ ｔ ｎ ｗｈｌ ｒ ｖｄ ｎ ｏ ｄ ｓ ｒ ｉ ｅ ． ｍｕ ａｉ ｎ ｌｅ ｐ ｒ ｎ ｓ ｓ ｏ ｈ ｔＭＴ ｃ ｌ ｅ ｅ ｔ ｅｙ ｖ ｌ ａ ｉ ａ ｄ ｌｔｎ ｄ ｓｐ ｏ ｉ ｅ ｆｉ ｅ ｏ ｏ ｎ ａ ｉ ｉ ｐ ｏ ｉ ｉ ｇ ｇ ｏ ｅ ｖｃ ｓ Ｅ ｌｔ ａ ｘ ｅｉ ｏ ｅ ｏ ｍｅ ｔ ｈ ｗ ｔ ａ Ｍ ａｌ ｆ ｃｉ ｌ ｖ
Ａ ｓ ａｔ ｂ ｔ ｃ ｒ
Ｉ ｉ ｅ ｒ ｌｍ ｘｓ ｎ ｕ ｔ ｏ ｅ ｃ ｄ ｇ ｉ ｌ ｃｅ ｉｉｔ ｄ ｐｃ ｏ ， ｔ ｎ ｂｅｔ ｉ ｎｕ ｅ ’ ｖ ｌａ ｏ ｎ ｖ ｗ ｏ ｔ ｏ ｅ ｓ ｎｅｉ ｉｇｔ ｓ ｍ ｄ ｌ ｉ ｌ ｉ ｎ ｅ ｒｄ ｌｙ ｅ ｉ ｉ ｓ ｏ ｇｓ ｊｃ ｖ ｙ ｃ ｓ ｍ ｒ ｅａｕｔ ｎ ｅ ｆｈ ｐ ｂ ｉ ｔ ｒ ｓｎ ｕ ｎ ｓ ｇ ｂｉ ｔｎ ｒ ｕ ｉｔ ｏ ｏ ｆ ｓ ｉ
维信任模 型 ＭＴ Ｍ。用信任 向量来刻 画节 点信任值 ， 用推 荐信任来表征 节点的推荐能力 ， 根据 交易满意度进行信任 反馈， 而以多粒 从
度 刻 画 节 点信 任 属 性 ， 小信 任评 价 的 主观 性 ， 使 节 点 在 提 供 良好 服 务 的 同时 提供 公平 的推 荐 。仿 真 实 验 表 明 ， Ｔ 能有 效 提 高 减 促 Ｍ Ｍ
ＭＴ ｄ ｐ ｃｓｎ ｄ ｒｄ ｂ ｌ ｙ ｗ ｔ ｒ ｄ ｔ ｅ ｔｒ ｅ ｐ ｅ ｓ ｓ ｎ ｄ ’ ｒ ｃ ｍｍｅ ｄ ｎ ｂ ｌ ｙ ｗ ｔ ｅ ｏ Ｍ ｅ ｉｔ ｏ ｅ ｃｅ ｉ ｉｔ ｉ ｃ ｅ ｉ ｖ ｃ ｏ ， ｘ ｒ ｓ ｅ ｏ ｅ ｅ ｏ ｉ ｈ Ｓ ｎ ｉ ｇ ａ ｉ ｔ ｉ ｒ ｃ ｍｍｅ ｄ ｎ ｒ ｄ ｔ ａ ｄ ｆｅ ｓｂ ｃ ｎ ｏｍａｉｎ ｉ ｈ ｎ ｉｇ ｃ ｅ ｉ ， ｎ ｅ ｄ ａ ｋ ｉｆｒ ｔ ｏ
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ａ ｄ ｉ ｃ ｕａ ｘ ｒｓｉ ｆ ｏ ｅｒ ｏ ｍｅ ｄｎ ｂｌｙ ｔｉ ｐ ｐ ｒｐ ｔ ｆ ｗ ｒ ｕｔ ｉ ｅ ｓ ｎ ｕ ｔ ｏ ｅ （ Ｍ）ｂ ｓｄ ｏ ｅ ｂ ｃ ． ｎ ａ ｃ ｒｔ ｅ ｐｅｓ ｎ ｏ ｎ ｄ ｅ ｍ ｎ ｉ ａ ｉｔ， ｓ ａ ｅ ｕｓ ｏ ａｄ ａｍ ｌｄｍ ｎ ｉ ａ ｔ ｓ ｍ ｄ ｌ ＭＴ ｎ ｅ ｏ ｃ ｇ ｉ ｈ ｒ ｉ ｏｌ ｒ ａｅ ｎｆ ｄ有中心依 赖性 、 Ｂ ｙ Ａ ａｏ 可靠性差 、 可扩展 性