【摘 要】
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为了提高服务计算环境下代理之间交互的安全性，降低恶意代理带来的安全威胁，同时针对现有的信任预测模型动态自适应能力不足的特点，本文结合人类认知行为提出了一种新的服务
【机 构】
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山东师范大学信息科学与工程学院,济南250014;山东省分布式计算机软件新技术重点实验室,济南250014中国民族语言文字信息技术重点实验室,兰州730030
【出 处】
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2012年第三届中国计算机学会服务计算学术会议
论文部分内容阅读
为了提高服务计算环境下代理之间交互的安全性，降低恶意代理带来的安全威胁，同时针对现有的信任预测模型动态自适应能力不足的特点，本文结合人类认知行为提出了一种新的服务计算信任预测模型(SOC-TPM)，该模型引入了直接信任度，信誉推荐值(基于第一手看法、第二手看法、第三手看法的信誉关系)等概念。在SOC-TPM中通过创建动态信誉树对信誉关系进行建模，并且分析基于时间戳的历史交互记录，解决了传统信任预测模型对环境的动态变化适应能力不足的问题。模拟实验表明：和已有的模型进行比较，该模型在自适应性和信任预测的准确性方面有一定的改善。
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