泛在網(wǎng)中多終端協(xié)同信任機(jī)制.pdf

1、當(dāng)前，國內(nèi)外的許多城市都在推進(jìn)“泛在城市”、“智慧城市”研究與建設(shè)，希望以此為契機(jī)帶動整個信息產(chǎn)業(yè)，乃至促進(jìn)經(jīng)濟(jì)和社會的發(fā)展。泛在網(wǎng)中，最為核心的問題是如何確保異構(gòu)終端間進(jìn)行可信的通信。只有讓異構(gòu)終端實現(xiàn)了可信交互，才能實現(xiàn)多種異構(gòu)終端間的通信，才能真正實現(xiàn)“泛在”。
　　現(xiàn)在的大部分信任模型中，推薦服務(wù)僅提供了一種單一的信任值作為推薦。但是由推薦者提供的這種單一信任值代表了它對未知實體的主觀觀點，不能很好的反映出在某種特定環(huán)境下

2、的信任等級。為解決這個問題，本文提出了一種有效的基于可信度的間接信任計算方法。該間接信任計算方法不僅能計算出每個誠實推薦的可信度，還可以對不誠實的推薦進(jìn)行過濾。
　　其次，本文提出了一種基于信譽(yù)和模糊理論的綜合信任模型CFMBRF，該模型采用“基于可信度的間接信任計算方法”作為間接推薦的方法，并在信譽(yù)模型的基礎(chǔ)上，引入模糊推理子系統(tǒng)，使其能處理“交互重要性”、“不確定區(qū)域的決策”和“交互結(jié)果的設(shè)定”等主觀概念，可以人性化的執(zhí)行不確

3、定性的決策。
　　最后進(jìn)行了大量的仿真實驗。一方面，對“基于可信度的間接信任計算方法”的有效性進(jìn)行驗證，結(jié)果證明該間接信任計算方法不僅能夠過濾不誠實的推薦，還能計算出每個誠實推薦的可信度。另一方面，對沒有使用任何模糊子系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)和使用了模糊子系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模擬和對比分析，并測試了CFMBRF模型的系統(tǒng)開銷和穩(wěn)定性。實驗結(jié)果表明使用了模糊子系統(tǒng)之后，終端間交互的正確性大幅提高，信譽(yù)向量的查詢次數(shù)明顯減少，證明了CFMBRF模型的有效