动态信任预测的认知模型

• 作者: 李小勇 桂小林
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 分布式系统 信息安全 动态信任预测模型 诱导有序加权平均算子
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机网络与信息安全
• 页码范围: 163-176
• 页数: 14页
• 分类号: TP311
• 字数: 13861字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1001.2010.03558

摘要

开放系统中的信任关系本质上是最复杂的社会关系之一,涉及到假设、期望、行为和环境等多种因子,很难准确地定量表示和预测.结合人类社会的认知行为,提出了一种符合人类心理认知习惯的动态信任预测模型:(1) 构建了自适应的基于历史证据窗口的总体可信性决策方法,不但克服了已有模型常用的确定权重的主观判断方法,而且可以解决直接证据不足时的可信性预测问题;(2) 使用已有的DTT(direct trust tree)机制进行全局反馈信任信息的搜索与聚合,以降低网络带宽消耗,增强系统在大规模分布式系统中的可扩展性;(3) 引入诱导有序加权平均(induced ordered weighted averaging,简称IOWA)算子的概念,建立了基于IOWA算子的直接信任预测模型,可以用来解决传统预测模型动态适应能力不足的问题.实验结果表明,与已有模型相比,该模型具有更稳健的动态适应性,在模型的预测准确性方面也有显著的改善.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	桂小林	西安交通大学电子与信息工程学院	100	1867	21.0	41.0
2	李小勇		8	196	4.0	8.0