复杂网络环境下基于推荐链分类的动态信任模型

张琳; 邢欢; 王汝传; 吴超杰

doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2015137

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复杂网络环境下基于推荐链分类的动态信任模型

学术论文 | 更新时间：2024-06-05

- 复杂网络环境下基于推荐链分类的动态信任模型
- Dynamic trust model based on recommendation chain classification in complex network environment
- 通信学报 2015年36卷第9期页码：55-64
- 作者机构：
  
  1. 南京邮电大学计算机学院，江苏南京 210003
  2. 南京邮电大学计算机技术研究所，江苏南京 210003
  3. 江苏省无线传感网高技术研究重点实验室，江苏南京 210003
  4. 南京邮电大学宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室，江苏南京 210003
- 作者简介：
  
  [ "张琳（1980-），女，江苏丰县人，南京邮电大学副教授、硕士生导师，主要研究方向为分布式计算、网络安全、信任、可信计算等。" ]
  [ "邢欢（1991-），男，江苏启东人，南京邮电大学硕士生，主要研究方向为分布式计算、信息安全、信任、可信计算等。" ]
  [ "王汝传（1943-），男，安徽合肥人，南京邮电大学教授、博士生导师，主要研究方向为计算机软件、计算机网络和网格、信息安全、无线传感器网络、移动代理和虚拟现实技术等。" ]
  [ "吴超杰（1993-），男，江苏无锡人，主要研究方向为信任计算、可信计算。" ]
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(61402241);国家自然科学基金资助项目(61170065);国家自然科学基金资助项目(61373017);国家自然科学基金资助项目(61171053);国家自然科学基金资助项目(61103195);国家自然科学基金资助项目(61203217);国家自然科学基金资助项目(61201163);国家自然科学基金资助项目(61202004);国家自然科学基金资助项目(61202354);江苏省自然科学基金资助项目(BK2012436);江苏省科技支撑计划（工业）基金资助项目(BE2012183);江苏省科技支撑计划(工业)基金资助项目(BE2012755);省属高校自然科学研究重大基金资助项目(11KJA520001);江苏省属高校自然科学研究重大基金资助项目(12KJA520002);省属高校自然科学基金资助项目(13KJB520017);南京邮电大学科研基金资助项目(NY213155);高校科研成果产业化推进工程基金资助项目(JHB2012-7);江苏高校优势学科建设工程基金资助项目(yx002001)
- DOI：10.11959/j.issn.1000-436x.2015137
  中图分类号： TP393
- 网络出版日期：2015-09，
  
  纸质出版日期：2015-09-25
- 稿件说明：
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张琳, 邢欢, 王汝传, 等. 复杂网络环境下基于推荐链分类的动态信任模型[J]. 通信学报, 2015,36(9):55-64.

Lin ZHANG, Huan XING, Ru-chuan WANG, et al. Dynamic trust model based on recommendation chain classification in complex network environment[J]. Journal on communications, 2015, 36(9): 55-64.
张琳, 邢欢, 王汝传, 等. 复杂网络环境下基于推荐链分类的动态信任模型[J]. 通信学报, 2015,36(9):55-64. DOI： 10.11959/j.issn.1000-436x.2015137.

Lin ZHANG, Huan XING, Ru-chuan WANG, et al. Dynamic trust model based on recommendation chain classification in complex network environment[J]. Journal on communications, 2015, 36(9): 55-64. DOI： 10.11959/j.issn.1000-436x.2015137.

摘要

针对网络环境中复杂的推荐信息处理问题，提出了一种基于推荐链分类的信任模型。该分类方法基于节点间的诚实属性，在实际经验数据的基础之上能选择出有效的推荐链。针对推荐信息的传播使用了以信息增益为基础的参数，使推荐信息更精准，考虑了时间的影响并且能把交互能力与诚实属性清楚地区分开。在最终的直接信任与推荐信息的聚合计算过程中采用了信息论中熵的概念，摆脱了以往主观设定参数的模糊性。模型中主要的聚合参数能随着交互的进行而不断地修正，达到了最贴近真实值的情形。仿真实验验证了新模型分类的有效性以及参数设置的合理性。

Abstract

According to the recommendation information processing problem in complex network environment

a trust model based on the recommendation chain classification was proposed.The classification method was based on honesty attribute of nodes

which could choose an effective recommendation chain on the basis of practical experience data.The recommendation information dissemination parameters were based on the information gain

which made recommendation information be more accurate.The factor of time was also considered in this model.The ability of interaction and the one of honesty were distinguished clearly.The concept of information entropy in information theory was used in the final ag-gregation calculation of direct trust and recommendation trust

which could get rid of the ambiguity of the previous sub-jective parameter settings.The main polymerization parameters could be continuously corrected with the interactions in order to achieve the situation being closest to the reality.Simulation results show the validity of recommendation chain classification and the rationality of the parameter settings in the proposed model.

关键词

Keywords

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