PSRTrust：偏好相似度的混合信任推荐模型

"基于偏好相似度的混合信任推荐模型" 本文主要探讨了在P2P（对等网络）环境中如何解决可信数据不完整的问题。针对这一挑战，作者提出了一个名为"Preference Similarity Recommendation Trust"（PSRTrust）的混合信任推荐模型。该模型结合了局部可信度和全局可信度，旨在提高交易成功率并限制恶意节点的影响。 PSRTrust模型的核心是通过偏好相似度来推荐信任关系。在P2P网络中，节点间的信任关系通常由它们的交互历史和偏好决定。由于数据的不完整性，传统的信任计算可能会导致错误的评估。为了解决这个问题，PSRTrust利用相似随机游走策略修复稀疏的可信度矩阵。这种方法允许模型在数据稀疏的情况下，更准确地估计节点之间的信任程度，从而提高推荐的准确性。 在模型设计中，PSRTrust还对不合理的假设进行了修正。特别是，它对power-law分布进行了合理化改进，这种分布常被用来描述P2P网络中节点的信任度分布。通过对这种假设的调整，模型能够更好地适应实际网络环境，减少因假设偏差导致的误差。 此外，为了实现大规模数据的处理，PSRTrust提出了分布式存储和计算的方法，采用了分布式哈希表（DHT）技术。DHT是一种高效的数据存储和查找机制，它能够在分布式环境中保持数据的可靠性和可扩展性。通过这种方式，PSRTrust能够有效地处理P2P网络中的大量可信数据，确保系统性能和效率。 仿真实验结果显示，PSRTrust模型在可信数据不完整的情况下显著提高了交易成功率，同时在抑制恶意节点的负面影响方面表现出色。这表明，该模型对于维护P2P网络的稳定性和安全性具有重要的实用价值。 PSRTrust模型为P2P网络的信任管理和推荐提供了新的解决方案，其结合局部和全局可信度以及偏好相似度的策略，对于改善网络环境中的信任评估和数据完整性具有重要意义。通过分布式存储和计算的实施，该模型能够适应P2P网络的动态特性和规模挑战，为网络的健康发展提供有力支持。