PSR-Trust：一种混合信任推荐模型

"这篇研究论文探讨了在P2P网络中如何处理可信数据不完整性问题，提出了一种名为PSR-Trust（基于偏好相似度的推荐信任模型）。该模型结合了局部可信度与全局可信度，通过偏好相似度来推荐，并使用相似随机游走策略修复稀疏的可信度矩阵。此外，PSR-Trust模型还对不合理假设进行了power-law分布的合理化改进，并提供了分布式存储和计算可信数据的方法。实验结果显示，PSR-Trust模型在面对可信数据不完整的情况下能有效提升交易成功率，并有助于抵制恶意节点的影响。该论文的关键字包括对等网络、可信度、稀疏可信度计算、偏好相似度以及分布式哈希表。" 本文是关于P2P网络中的信任模型构建，特别是在面对数据不完整性和潜在安全威胁时如何确保交易的信任度。P2P网络以其分布式特性，允许每个节点既是消费者也是服务提供者，但同时也带来了动态性、匿名性等挑战，使得网络容易受到恶意用户的攻击。因此，建立有效的信任评估模型至关重要。 PSR-Trust模型是解决这一问题的一种尝试，它结合了局部和全局的信任度评估。局部信任模型依赖于有限的邻近节点推荐，可能过于片面；而PSR-Trust则试图克服这一局限，通过全局视角结合偏好相似度，以更全面地评估节点的可信度。模型利用随机游走策略处理数据稀疏性问题，优化了对不可靠假设的处理，使之更符合实际的power-law分布。 此外，该模型还提出了一种分布式的方法来存储和计算可信数据，这有助于在大规模P2P网络中实现高效和可靠的信誉评估。仿真实验验证了PSR-Trust模型在不完整可信数据环境下的优越性能，它能显著提高交易成功率，并能有效抑制恶意节点对网络的负面影响。 PSR-Trust模型为P2P网络中的信任管理和安全性提供了一种新的解决方案，强调了在处理网络动态性和不完整信息时，偏好相似度和全局视图的重要性。这一研究对P2P网络的安全性和效率提升有着积极的意义。