信任模型中虚假推荐过滤算法的改进

• 作者: 宋俊昌 郭俊香
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 信任模型 虚假推荐过滤算法 网络安全
• 年，卷（期）: 2010,（15）
• 页码范围: 162-163,167
• 分类号: TP309
• 字数: 3484字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2010.15.057

摘要

针对虚假推荐过滤算法中的利用恶意推荐值大小对恶意节点进行排序从而降低算法的有效性问题,提出一种虚假过滤改进算法.通过判断恶意节点对最终信任值的影响因素,得出恶意节点偏离平均值的标准差越大,对最后的信任值影响也越大,并根据节点推荐的标准差大小给出过滤虚假推荐节点的顺序.与已有算法相比,在具有大量的恶意推荐时,该改进算法能更好地过滤掉虚假推荐信任.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋俊昌	安阳师范学院计算机与信息工程学院	8	24	3.0	4.0
2	郭俊香	安阳工学院计算机科学与信息工程系	7	24	2.0	4.0