【摘 要】
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大数据处理平台分布式、大规模等特性,使得各个节点间的信任问题变得日益突出.针对现有模型中对节点进行评估时存在灵活性差、未充分考虑历史访问信息、固定权重等缺点,文中
【机 构】
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南京航空航天大学计算机科学与技术学院,淮阴师范学院计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家重点研发计划课题(2017YFB0802303);国家自然科学基金资助项目(61571226);南京市产学研合作后补助项目计划(201722025)
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大数据处理平台分布式、大规模等特性,使得各个节点间的信任问题变得日益突出.针对现有模型中对节点进行评估时存在灵活性差、未充分考虑历史访问信息、固定权重等缺点,文中提出了一种基于大数据平台节点的动态可信度评估模型,考虑了节点交互中由于非恶意因素导致失败的情况,同时还兼顾当前时间片交互与历史交互次数的权重问题;提出了利用相似度为信任值赋权重,并且给出相似度计算方法.实验证明,文中提出的模型对节点的可信度评估具有一定的动态性,而且相较于其他模型具有更好的效果,更加适用于大型集群中节点的可信度评估.
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