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针对从大量功能性属性相同的服务中选择最能满足请求者需求的服务这一问题，提出一种基于信任的组合服务选择方法．利用Bayes理论来计算对目标服务的直接信任值，基于请求者评价的相似度构建服务信任网络，在此基础上提出一种基于有向图结构的信任传播算法来计算对目标服务的推荐信任值；结合直接信任与推荐信任以形成对目标服务的信任度，为服务请求者提供决策信息．实验表明，该方法能够有效的满足不同服务请求者对组合服务的个性化需求，并对多种恶意行为具有较高的抵抗能力，而且在网络稀疏的情况下仍能表现出较强的鲁棒性．