分布式环境下信任路径选择性搜索及聚合研究

针对现有基于信誉的信任模型在刻画节点推荐可信度、推荐信任路径搜索及合成算法方面存在的问题,提出基于时间衰减因子、推荐吻合度因子及交互成功率因子的推荐可信度更新算法,进而给出一种新的分布式环境下推荐信任路径选择性搜索算法,该算法以邻居节点间推荐可信度、评分相似度、路径长度等作为控制条件,能直接在搜索过程中规避恶意节点,选择包含有效推荐信息的路径进行搜索并停止对冗余路径的搜索。最后采用一种改进的D-S证据理论合成算法对搜索得到的信任路径进行聚合。仿真实验表明,与已有模型相比,所提模型具有较强的抵制各种恶意节点攻击的能力。