BBK主观信任模型中推荐信任合成算法的改进

• 作者: 张岚 王列 谢冬青
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: BBK 主观信任模型 恶意推荐 推荐信任合成
• 年，卷（期）: 2006,（2）
• 所属期刊栏目: 安全技术
• 页码范围: 162-163,166
• 页数: 3页
• 分类号: TP312
• 字数: 2708字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2006.02.058

摘要

BBK信任模型提出了对实体信任度进行计算的方法,其中推荐信任合成算法不能有效地抵制恶意推荐带来的影响.文章基于推荐路径互相独立、推荐路径中善意推荐路径数量远大于恶意推荐路径数量和恶意推荐信任值合善意推荐信任值相差很大的假设,用相似程度参数Sdegre对推荐信任值分类,选择其中所占比例最大的一类信任值进行合成,有效地排除占少数的恶意推荐,从而有效抵制恶意推荐带来的影响.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢冬青	湖南大学软件学院	77	488	11.0	17.0
2	张岚	湖南大学软件学院	3	10	2.0	3.0
3	王列	湖南大学软件学院	2	4	1.0	2.0