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文檔簡介
1、近年來,隨著互聯(lián)網(wǎng)的興起,開放計算系統(tǒng)(Agent系統(tǒng)、P2P網(wǎng)絡(luò)、Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)等)和電子商務(wù)(eBay、Amazon等)等應(yīng)用得到了快速發(fā)展。然而,其自身的開放性、匿名性、欺騙性等動態(tài)特性使得各種網(wǎng)絡(luò)安全問題日益突出,安全性問題已成為制約其發(fā)展的關(guān)鍵性因素。而信任評估機(jī)制為開放式網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的安全提供了一種保障方案,因此如何構(gòu)建合理有效的信任評估機(jī)制是一項重要任務(wù)。對于信任評估結(jié)果的準(zhǔn)確性來說,現(xiàn)有的信任評估機(jī)制還存在一些可以改進(jìn)的
2、地方,如普遍未充分考慮信任的不確定性問題,忽略了對信任的否定及猶豫信息的描述,未考慮到文字評論和等級評價的不一致問題,不能滿足用戶對評估準(zhǔn)確性的要求等。
因此,本文提出了一種基于情感強(qiáng)度感知的動態(tài)信任評估機(jī)制。該模型將信任管理與情感分析技術(shù)相結(jié)合,對信任的表達(dá)方式用情感強(qiáng)度向量重新給出了定義,根據(jù)信任屬性數(shù)據(jù)對實體間的動態(tài)信任關(guān)系進(jìn)行評估,從而得到對實體合理的評估結(jié)果。
首先,收集用戶終端的信任評論信息,評論信息是用
3、戶對信任多維屬性評價的組合。利用對象抽取技術(shù)進(jìn)行信任屬性和對應(yīng)情感詞的抽取,并根據(jù)中英文情感詞典計算情感詞在各極性(正面、負(fù)面和中性)的情感強(qiáng)度值,實現(xiàn)了信任屬性評價與情感強(qiáng)度向量的對應(yīng)關(guān)系。從而更加合理和完備地對信任進(jìn)行了形式化描述,考慮了信任的不確定性,消除了用戶真實評價與等級評價不一致的問題。
其次,在量化后的信任評價數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,以信任屬性數(shù)據(jù)為計算單位設(shè)計信任計算算法,算法中充分結(jié)合了用戶間的歷史交互數(shù)據(jù)和其他用戶給出
4、的推薦信任數(shù)據(jù),計算出服務(wù)實體的信任值??紤]到信任隨時間衰減的動態(tài)特性,通過指數(shù)分布法為不同時期的用戶歷史交易分配時間權(quán)重,從而使得對直接信任的評估更符合服務(wù)實體的近期表現(xiàn),實現(xiàn)了對行為不穩(wěn)定的策略型惡意攻擊的有效遏制。在反饋信任度計算中,給出了反饋可信度的計算方法,實現(xiàn)了對虛假、欺騙的惡意反饋評價的有效鑒別。然后,聯(lián)合得分函數(shù)和精確函數(shù)比較用戶總體信任度,給出了基于情感強(qiáng)度向量的服務(wù)實體選擇策略。
最后,本文基于以上理論,設(shè)
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