一种对等网络中基于域的推荐信任集成方法

摘要

一种对等网络中基于域的推荐信任集成方法是一种在开放网络环境中，主要用于解决基于P2P网络的信任模型中的推荐信任集成的策略性方法，来解决P2P节点之间的信任问题，通过使用本发明提出的方法可以提高推荐信任的可信和有效程度，降低P2P网络交互中的风险。本方法提供了一种更为合理有效的集成算法，该方法将网络中收集得到的推荐信任值，根据服务类型，交互时间的不同予以细分，并通过分析推荐信任值之间的数值关系和变化趋势以及不同的重要程度，使得信任集成的结果更加合理有效。

主权项

1.一种对等网络中基于域的推荐信任集成方法，其特征在于该方法将网络中收集得到的推荐信任值，根据服务类型，交互时间的不同予以细分，并通过分析推荐信任值之间的数值关系和变化趋势以及不同的重要程度，使得信任集成的结果更加合理有效，具体步骤如下：步骤1).节点a将查询请求发送给所在域A的中心节点，中心节点收到查询请求，将请求信息转换为域对域的查询请求，并将该请求发送给网络中的其它域，步骤2).所有收到查询请求的域，查看本域的数据库，如果保存有与b节点的直接交互后的评价结果，则将该条数据取出，作为信任证据，步骤3).对步骤2)中存放有b节点的直接交互后的评价结果的任意域I，汇总域内的全部信任证据，并根据信任证据中的服务类型，对其进行一次分类，步骤4).对一次分类后的信任证据聚类，根据设定的时间门限，对其进行二次分类，分为最近的信任证据与以往的信任证据，步骤5).根据相应的公式，对最近的信任证据与以往的信任证据分别进行集成，由最近的信任证据计算出当前信誉，而由以往的信任证据计算出历史信誉，步骤6).由当前信誉CR与历史信誉HR的值，由公式计算集成权值λ，加权平均计算出初始推荐信任，步骤7).域I对所有服务类型的初始推荐信任进行集成，设k为查询请求中的指定服务，i为初始推荐信任对应的服务类型，n为全部的服务类型的数量；根据公式计算出服务权值，加权平均计算出域内推荐信任，步骤8).所有计算出域内推荐信任的域，将结果传递给域A，由域A通过海明贴近度公式，计算出各域的域相似度，加权平均计算出最终推荐信任，将结果传递给节点a，步骤9).节点a获得了关于节点b的推荐信任集成值，全过程结束。