P2P网络中防止欺骗行为的一种信任度计算方法

P2P网络节点之间可信性问题处理常基于信誉,但对其中交易记录的时效性,节点其他行为和性能考虑很少.因此对信任评价中的欺骗行为进行分析,将推荐行为单独考虑,弥补计算节点可信度时的不足.其次,在信任评价中引入时间衰减因子,按行为区分恶意节点.仿真表明可以降低恶意串通和间谍攻击,提高下载中有效文件的比率.     

基于用户行为和结构洞的用户影响力评价模型

针对目前大多数用户影响力度量方法未能充分考虑非冗余信息的问题,结合结构洞原理,构建基于用户行为和结构洞的用户影响力评价模型。对用户行为进行量化,将其融入到网络边权中,并在此基础上对结构洞评价方法——网络约束系数进行改进,解决其未考虑用户行为对网络边权的影响,以及节点与邻近节点、次邻近节点三层拓扑关系的问题,最后构建用户影响力综合评价模型。通过新浪微博数据进行验证,排序实验与覆盖率实验结果验证了该模型用户影响力度量的准确性与有效性。