DRQSHCTAgent支持的开放环境下的可信协同

为降低开放环境下因Agent违约带来的风险,提出了DRQSHCTAgent模型.该模型引入服务合成和处方产生任务的多个求解方案,通过品行信任度和服务信任度定义直接信任,通过定义多个服务信任度克服服务信任度的掩盖性,通过群体推荐克服个体链推荐的不足,通过计算方案信任度来选择并优化求解方案.模型通过合同样本提高了计算信任度...     

基于散列的语义服务匹配算法

为提升服务匹配算法的性能,提出在散列过程中进行语义匹配。设计了基于框架的本体描述模型和支持多属性的服务描述模型。针对不同粒度模型子块的"约束结构"或"定义结构"设计散列函数,在按子块粒度递增的多重散列过程中完成服务匹配;设计了子块间的包容关系语义,并基于该语义进行散列冲突消解。理论分析表明该方法的匹配耗时指标为一区间常数。实验证明,该匹配策略相对于当前主流服务发现方法,提升查全率和查准率的同时,降低了匹配耗时;能快速建立支持高效服务组合的服务依赖关系图。     

基于服务的规范多Agent系统动态模型

为了描述规范多Agent服务协同的动态语义并解决服务描述规范ebXML存在的缺陷问题,扩展ebXML并借鉴SOC和SOA的优秀成果,提出了一种基于服务的规范多Agent系统动态模型.新模型包含服务规范语言SBNL(及其扩展规范)和联合二方协同主从闭包转移结构两大部分.SBNL从时态性和道义性有效实现了对服务协同的约束;而在转移结构中,以联合二方协同主从闭包作为状态转移标记、以SBNL规范(或以其扩展规范)剪枝后的协同树描述模型的动态语义.给出了二方协同定义和服务规范的种类、特性和形式,建立了基于服务的NMAS剪枝动态模型,并进行了应用分析.结果表明,新模型解决了ebXML的缺陷,有效描述了规范Agent服务协同的同步性和异步性,提高了规范多Agent系统的实用性.     

(BWTD)M:一种有效的信誉攻击防御策略

为解决目前信誉系统的防御能力与信誉量化准确度的矛盾问题，提出了(BWTD)_M信誉攻击防御策略。第一，在审查团构建上，为了针对性提高防御能力，按照用户不同商品需求类型配置不同的黑白名单，即多维(Multiple, M)黑白(Black, B;White, W)名单；第二，为解决因多维黑白名单导致数据稀疏从而影响信誉量化准确度的问题，在信任(Trust, T)量化上，评价者信任从社交、用户行为和能力等多维数据进行量化，同时在不信任(Distrust, D)量化上，评价者不信任通过多维恶意评价数据进行针对性量化；第三，在信誉量化上同时考虑第一和第二点。试验表明该策略在信誉评价的准确度和抗攻击能力上明显优于现有防御策略。研究结果有利于对信誉攻击进行防御。