P2P網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信任預(yù)測(cè)模型.pdf

1、P2P技術(shù)的發(fā)展不僅給個(gè)人用戶帶來了前所未有的便利,而且也極大地推動(dòng)了網(wǎng)絡(luò)潛能的進(jìn)一步開發(fā),但是其安全性是一個(gè)影響網(wǎng)絡(luò)推廣、應(yīng)用所不容忽視的問題。因此在P2P網(wǎng)絡(luò)中建立合理的信任模型一直是一個(gè)研究熱點(diǎn),然而目前的信任模型中普遍存在時(shí)間代價(jià)高,不能及時(shí)反饋節(jié)點(diǎn)信任值等問題。
　　 本文對(duì)P2P網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)和發(fā)展應(yīng)用各階段出現(xiàn)的各種安全問題進(jìn)行了分析,介紹了目前P2P網(wǎng)絡(luò)中信任模型的研究現(xiàn)狀和信任數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)機(jī)制,在此基礎(chǔ)上提出了一種基

2、于聚類的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信任預(yù)測(cè)模型。
　　 節(jié)點(diǎn)的資源和行為相似度在一定程度上可以從歷史交易中看出來,本模型首先通過聚類網(wǎng)絡(luò)初始結(jié)點(diǎn)產(chǎn)生一系列興趣組。但是,訓(xùn)練節(jié)點(diǎn)數(shù)過于龐大的興趣組會(huì)帶來相應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度變慢,系統(tǒng)開銷大等問題。本模型借助計(jì)算篩減因子對(duì)節(jié)點(diǎn)身份進(jìn)行標(biāo)識(shí),不僅解決了網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中出現(xiàn)的輸入層節(jié)點(diǎn)過多的問題,減少了模型訓(xùn)練和預(yù)測(cè)過程中的代價(jià),同時(shí)也有利于系統(tǒng)根據(jù)結(jié)點(diǎn)的身份標(biāo)識(shí),靈活地選取信任值預(yù)測(cè)方法。備選隊(duì)列中