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随着大规模分布式系统的研究深入，动态分布环境下的信任管理成了一个突出问题。通过分析动态环境信任关系的特点，利用已有的交易模式，给出了一个分布环境的自学习信任评估模型。该模型通过对已有的交易经验特征进行学习得到各种交易模式，以此来评估新的未知主体，这解决了动态环境下新主体没有经验可寻问题。同时运用交易特征而不是具体的信任度来对主体进行信任评估，有效避免了网络中普遍存在的恶意推荐与攻击问题。