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P2P环境下基于Bayesian网络的多粒度信任模型
外文标题：Bayesian network-based multiple granularity trust model in P2P
文献类型：期刊
作者：高迎^[1]程涛远^[2]
机构：[1]中国人民大学信息学院,中国人民大学信息学院 北京100872,北京100872
[2]中国人民大学信息学院,中国人民大学信息学院 北京100872,北京100872

年：2007
期刊名称：计算机工程与应用
卷：43
期：13
页码范围：11-13,21
增刊：增刊
收录情况：中文核心期刊要目总览中国科技核心期刊
所属部门：信息学院
语言：中文
ISSN：1002-8331
链接地址：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_jsjgcyyy200713003.aspx
DOI：10.3321/j.issn:1002-8331.2007.13.003
基金：国家自然科学基金; 北京市科技计划
关键词：Bayesian网络;P2P;信任模型
摘要：Peer-to-Peer网络中,为保证系统的整体可用性,节点间的信任评估模型必须被建立起来.现有的模型不能灵活地反映考虑不同影响因素情况下节点的信任值.同时,不能避免Free Riding现象.论文全面地描述了节点的行为,将激励机制引入信任模型中.同时考虑了影响节点信任值的不同因素,以及他们之间复杂的依赖关系,利用bayesian网络和领域层次结构相结合的方法有效合理地将各方面因素整合起来,形成能够反映节点在不同方面的本地信任值.
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