期刊文章详细信息
文献类型:期刊文章
机构地区:[1]南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,江苏南京210093 [2]南京大学计算机软件研究所,江苏南京210093
基 金:国家自然科学基金Nos.60603034;60736015;60721002;国家重点基础研究发展计划(973)No.2009CB320702;国家高技术研究发展计划(863)Nos.2007AA01Z140;2007AA01Z178;2009AA01Z117;江苏省自然科学基金No.BK2008017~~
年 份:2010
卷 号:21
期 号:2
起止页码:388-400
语 种:中文
收录情况:AJ、BDHX、BDHX2008、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号:20101612868926)、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊
摘 要:为了满足开放系统的高度动态性,特别是系统在线演化对服务评估高效性提出的要求,提出了一种基于声誉的推荐者发现方法,首先引入一个相关因子量化不同上下文中的推荐信任关系,得到信任可传递空间,然后应用信任子网分割算法得到评估发起者的可信推荐者群,最后通过主体群内的信任传递与迭代计算,确定具有高声誉值的推荐信息源.初步实验结果表明,该方法有助于在保证推荐信息准确性基础上减少信息收集中的网络资源消耗,从而有效提高可信服务评估的效率.
关 键 词:信任 服务选取 声誉 协同推荐
分 类 号:TP311]
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同被引文献:
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