动态信任预测的认知模型

被引：51

作者：

李小勇 ^{[1
]}

桂小林 ^{[2
]}

机构：

[1] 智能通信软件与多媒体北京市重点实验室(北京邮电大学)

[2] 西安交通大学电子与信息工程学院

来源：

软件学报 | 2010年 / 21卷 / 01期

关键词：

分布式系统; 信息安全; 动态信任预测模型; 诱导有序加权平均算子;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP393.08 [];

学科分类号：

0839 ; 1402 ;

摘要：

开放系统中的信任关系本质上是最复杂的社会关系之一,涉及到假设、期望、行为和环境等多种因子,很难准确地定量表示和预测.结合人类社会的认知行为,提出了一种符合人类心理认知习惯的动态信任预测模型:(1)构建了自适应的基于历史证据窗口的总体可信性决策方法,不但克服了已有模型常用的确定权重的主观判断方法,而且可以解决直接证据不足时的可信性预测问题;(2)使用已有的DTT(direct trust tree)机制进行全局反馈信任信息的搜索与聚合,以降低网络带宽消耗,增强系统在大规模分布式系统中的可扩展性;(3)引入诱导有序加权平均(induced ordered weighted averaging,简称IOWA)算子的概念,建立了基于IOWA算子的直接信任预测模型,可以用来解决传统预测模型动态适应能力不足的问题.实验结果表明,与已有模型相比,该模型具有更稳健的动态适应性,在模型的预测准确性方面也有显著的改善.

引用

页码：163 / 176

页数：14

共 10 条

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