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1.
一种基于推荐证据的有效抗攻击P2P网络信任模型   总被引:8,自引:0,他引:8  
提出一种基于推荐证据的对等网络(Peer-to-Peer,P2P)信任模型RETM(Recommendation Evidence based Trust Model for P2P networks),解决了基于推荐的信任模型中普遍存在的在汇聚推荐信息时无法处理不确定性信息以及强行组合矛盾推荐信息引起的性能下降问题,同时,RETM采取推荐证据预处理措施,在合成之前有效过滤了无用的以及误导性的推荐信息,使得该模型具有一定的抗攻击性能.在推荐信息的查找问题上,RETM提出了基于反馈信息的概率查找算法,该算法在降低了网络带宽开销的情况下,提高了信息查询的准确率.实验证明RETM较已有的信任机制在系统成功交易率、模型的安全性等问题上有较大改进.  相似文献
2.
一种基于聚集超级节点的P2P网络信任模型   总被引:6,自引:0,他引:6  
针对对等网(Peer-to-Peer,P2P)中节点之间由于兴趣爱好差异大、相互发生重复交易的可能性较小从而难以有效建立信任关系的现状,文中提出一种新的基于超级节点的P2P网络信任模型.该模型中节点以兴趣相似而聚簇,节点之间信任关系被划分为3种类型并被给予了各自的解决方案.同时,对于推荐信任信息中存在的虚假的、误导性的和不公正反馈的问题,文中还提出基于节点相似性的反馈信息过滤算法予以有效解决.最后的仿真实验结果表明,该信任模型不但具有抗恶意节点攻击的强壮性,同时在资源查询时具有较低的查询开销和失败率.  相似文献
3.
网络性能测量是网络测量领域的核心分支,是指遵照一定的方法和技术,利用软、硬件工具来测试、验证及表征网络性能指标的一系列活动总和,是量化网络性能指标,理解和认识网络行为最基本和最有效的手段,在网络建模、网络安全、网络管理和优化等诸多领域均有广泛应用,是计算机网络领域持续的研究热点之一.本文介绍了该领域的研究现状与进展,重点讨论了带宽、丢包和时延测量等方面的代表性算法,从算法的基本思想、关键技术、实现机理入手,剖析了突发性背景流的时间不确性和多跳网络路径下的空间不确定性对带宽测量的影响;丢包测量中应用流丢包与探测流丢包的区别与联系;时延测量中时钟偏差与时钟频差的相互作用关系等问题,并在此基础上对网络性能测量面临的挑战、发展趋势和进一步研究方向进行了讨论,希望能为该领域的研究者提供一些有益的启示.  相似文献
4.
排序学习技术尝试用机器学习的方法解决排序问题,已被深入研究并广泛应用于不同的领域,如信息检索、文本挖掘、个性化推荐、生物医学等.将排序学习融入推荐算法中,研究如何整合大量用户和物品的特征,构建更加贴合用户偏好需求的用户模型,以提高推荐算法的性能和用户满意度,成为基于排序学习推荐算法的主要任务.对近些年基于排序学习的推荐算法研究进展进行综述,并对其问题定义、关键技术、效用评价、应用进展等进行概括、比较和分析.最后,对基于排序学习的推荐算法的未来发展趋势进行探讨和展望.  相似文献
5.
服务环境中的动态性会对故障诊断算法性能造成影响.为了降低这种影响,分析了服务环境中的动态性,提出多层管理模型建模服务系统:二分贝叶斯网络建立依赖模型和二元对称信道建模噪声.针对故障自动修复机制导致的动态故障集环境,在故障持续时间统计的基础上修正当前窗口内先验故障概率;针对动态模型环境,基于当前窗口内原始模型和观察症状时间建立期望模型.仿真结果显示,算法可以有效地诊断动态环境下的互联网服务故障.  相似文献
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