【摘 要】
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针对移动Agent电子商务环境，大多数基于声誉的信任算法是单维度的，评价的节点只对历史交易给出单一的评价，并不区分节点服务内容，给出的信任评价粒度较粗．对此，提出了一种基于声誉
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针对移动Agent电子商务环境，大多数基于声誉的信任算法是单维度的，评价的节点只对历史交易给出单一的评价，并不区分节点服务内容，给出的信任评价粒度较粗．对此，提出了一种基于声誉的多维度信任算法RMDT（reputation．basedmulti．dimensionaltrust）．给出了一种新的推荐可信度计算方法，并运用自信因子综合直接信任和推荐信任来对网络内的节点进行信任评估．定义的时间敏感函数使RMDT具有一定的奖惩机制，实现了信任的动态衰减．通过将交易评价体系和权重体系引入多维度机制，RMDT较好地
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