信任路径的过滤性搜索算法

现有的信任模型在信任路径搜索方面存在两个方面的不足:搜索过程中影响信任值的因素考虑得尚不够全面,或者同一而论;同时,对邻居节点选取时,忽略了双方交互次数的重要性。针对以上两点问题,基于图论提出了一种路径过滤性搜索算法。该算法首先引入基于交互次数的诚实可信度,用以进一步衡量节点的可信程度,并作为搜索优先级的依据,使得搜索的优先顺序更加合理。同时基于影响节点可信度的多重因素进行过滤性搜索。通过算法分析,该算法算法复杂度(n-m)²量级,比原一般细粒度算法n²量级明显降低。实验结果表明,该算法能够更好地过滤掉恶意节点,提高信任路径搜索算法的准确性,抵制恶意节点攻击。