基于声誉和遗传算法的P2P网络推荐节点选取算法
P2P网络的动态性、开放性、节点匿名性等特性给节点信任评价机制的效率提出了很高的要求，为此提出了基于声誉和遗传算法的P2P网络推荐节点选取算法。首先引入推荐信任度量上下文及上下文相似度以量化不同节点的推荐信任传递关系，并结合遗传算法提出的可信路径发现方法以得到可传递的推荐信任关系网络。通过节点间的信任传递与迭代计算，确定具有高声誉值的推荐节点。初步实验结果表明，该方法在保证推荐信息准确性的前提下，可以尽可能缩小推荐节点的发现范围，减少网络资源消耗，从而提高基于协同推荐的声誉评价机制的效率。
P2P网络 推荐节点 选取算法 信任评价机制
黄海 许峰
南京航空航天大学 计算机科学与技术学院,江苏 南京 210016
国内会议
北京
中文
110-116
2011-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）