基于声誉和遗传算法的P2P网络推荐节点选取算法

• 作者: 许峰 黄海
• 来源期刊: 中国电子商情：通信市场
• 学科: 工学
• 关键词: 声誉 遗传算法 信任 推荐 上下文
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 所属期刊栏目: 优秀论文
• 页码范围: 110-116
• 分类号: TP393
• 字数: 3496字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-6675-B.2011.04.051

摘要

P2P网络的动态性、开放性、节点匿名性等特性给节点信任评价机制的效率提出了很高的要求，为此本文提出了基于声誉和遗传算法的P2P网络推荐节点选取算法。首先引入推荐信任度量上下文及上下文相似度以量化不同节点的推荐信任传递关系，并结合遗传算法提出的可信路径发现方法以得到可传递的推荐信任关系网络。通过节点间的信任传递与迭代计算，确定具有高声誉值的推荐节点。初步实验结果表明，该方法在保证推荐信息准确性的前提下，可以尽可能缩小推荐节点的发现范围，减少网络资源消耗，从而提高基于协同推荐的声誉评价机制的效率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许峰	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	13	53	5.0	6.0
2	黄海	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	4	19	2.0	4.0