针对移动P2P网络中源节点与目标节点之间如何从多条可选路径中选择可信路由的问题,基于前景理论(PT)提出了一种新的移动P2P网络可信路由选择算法TRABPT(trusted mobile P2P network routing algorithmbased on prospect theory)。利...针对移动P2P网络中源节点与目标节点之间如何从多条可选路径中选择可信路由的问题,基于前景理论(PT)提出了一种新的移动P2P网络可信路由选择算法TRABPT(trusted mobile P2P network routing algorithmbased on prospect theory)。利用PT中的权重函数对路由过程中下一跳节点进行选择,提高了路由选择的灵活度和可信度。理论分析和仿真实验表明,本算法与DSR和Flooding算法相比在任务完成效率、平均查找时间及抵制恶意节点等方面有一定程度的改进。展开更多
P2P网络中广泛存在的"free riding"现象使其在任务协作领域的应用受到了极大制约.为了实现P2P网络环境下的有效任务协作,提出了一种具有激励机制的任务协作逻辑模型.基于Agent理论,首先给出了对等体、半对等体、P2P社区等概念...P2P网络中广泛存在的"free riding"现象使其在任务协作领域的应用受到了极大制约.为了实现P2P网络环境下的有效任务协作,提出了一种具有激励机制的任务协作逻辑模型.基于Agent理论,首先给出了对等体、半对等体、P2P社区等概念;然后在合同网的框架下提出了面向P2P网络社区的任务协作逻辑模型TCLM-P2P(task collaborative logic model oriented to P2Pcommunity).相对于传统的任务协作模型,在合理的前提假设条件下,模型给出了模型公理和协作规则.该模型通过基于虚拟积分的协作算法实现了具有激励机制的P2P网络中的任务分配与协作.原型系统的实现及仿真实验结果表明TCLM-P2P模型具有可行性和有效性:不仅能够激励自利节点主动参与到任务分配与协作中;同时也能在一定程度上抑制节点的free riding行为,从而保障了P2P系统的有序工作.展开更多
随着互联网上Web服务的日益增多,面对大量功能相同的候选服务,用户希望能够选择质量最优的候选服务.然而,用户通常并不知道所有候选服务的服务质量(Quality of Service,QoS).因此,基于Web服务的历史记录预测QoS值得到了广泛关注.传统的...随着互联网上Web服务的日益增多,面对大量功能相同的候选服务,用户希望能够选择质量最优的候选服务.然而,用户通常并不知道所有候选服务的服务质量(Quality of Service,QoS).因此,基于Web服务的历史记录预测QoS值得到了广泛关注.传统的基于协同过滤(CF)的预测方法可能会遭遇数据稀疏、用户信任等问题,导致该方法在预测精度方面表现一般.为解决上述问题,该文提出一种基于覆盖随机游走算法的服务质量预测方法.该方法首先基于用户服务历史QoS记录,使用改进的覆盖算法对用户进行聚类,选取与每个用户聚类次数的Top-k个用户为该用户的信任用户,连接所有用户与其信任用户构建用户信任网;其次,基于用户信任网提出一种随机游走预测方法,在随机游走的过程中,不仅考虑目标服务的QoS信息,同时考虑相似服务的QoS信息,以确保QoS预测的准确性;最后,每次随机游走获得一个QoS值,为使预测更加准确,作者进行多次随机游走,汇总所有QoS值进行预测.为验证文中方法的有效性,作者在真实的Web服务数据集进行了大量实验,其中包括来自339个用户的5825个真实世界Web服务的1 974 675个Web服务调用.实验结果表明文中方法在预测精度上明显优于现有方法,同时可以很好地解决推荐系统的数据稀疏和用户信任问题.展开更多
文摘针对移动P2P网络中源节点与目标节点之间如何从多条可选路径中选择可信路由的问题,基于前景理论(PT)提出了一种新的移动P2P网络可信路由选择算法TRABPT(trusted mobile P2P network routing algorithmbased on prospect theory)。利用PT中的权重函数对路由过程中下一跳节点进行选择,提高了路由选择的灵活度和可信度。理论分析和仿真实验表明,本算法与DSR和Flooding算法相比在任务完成效率、平均查找时间及抵制恶意节点等方面有一定程度的改进。
文摘P2P网络中广泛存在的"free riding"现象使其在任务协作领域的应用受到了极大制约.为了实现P2P网络环境下的有效任务协作,提出了一种具有激励机制的任务协作逻辑模型.基于Agent理论,首先给出了对等体、半对等体、P2P社区等概念;然后在合同网的框架下提出了面向P2P网络社区的任务协作逻辑模型TCLM-P2P(task collaborative logic model oriented to P2Pcommunity).相对于传统的任务协作模型,在合理的前提假设条件下,模型给出了模型公理和协作规则.该模型通过基于虚拟积分的协作算法实现了具有激励机制的P2P网络中的任务分配与协作.原型系统的实现及仿真实验结果表明TCLM-P2P模型具有可行性和有效性:不仅能够激励自利节点主动参与到任务分配与协作中;同时也能在一定程度上抑制节点的free riding行为,从而保障了P2P系统的有序工作.
文摘随着互联网上Web服务的日益增多,面对大量功能相同的候选服务,用户希望能够选择质量最优的候选服务.然而,用户通常并不知道所有候选服务的服务质量(Quality of Service,QoS).因此,基于Web服务的历史记录预测QoS值得到了广泛关注.传统的基于协同过滤(CF)的预测方法可能会遭遇数据稀疏、用户信任等问题,导致该方法在预测精度方面表现一般.为解决上述问题,该文提出一种基于覆盖随机游走算法的服务质量预测方法.该方法首先基于用户服务历史QoS记录,使用改进的覆盖算法对用户进行聚类,选取与每个用户聚类次数的Top-k个用户为该用户的信任用户,连接所有用户与其信任用户构建用户信任网;其次,基于用户信任网提出一种随机游走预测方法,在随机游走的过程中,不仅考虑目标服务的QoS信息,同时考虑相似服务的QoS信息,以确保QoS预测的准确性;最后,每次随机游走获得一个QoS值,为使预测更加准确,作者进行多次随机游走,汇总所有QoS值进行预测.为验证文中方法的有效性,作者在真实的Web服务数据集进行了大量实验,其中包括来自339个用户的5825个真实世界Web服务的1 974 675个Web服务调用.实验结果表明文中方法在预测精度上明显优于现有方法,同时可以很好地解决推荐系统的数据稀疏和用户信任问题.