标签系统是一种新的信息分类方式，它可以让互联网的用户对网络上的某个资源，或者内容标注任意他们认为合适的词语，该词语是对这个资源或者内容的描述，因此可以帮助用户非常快速地获得资源，而免去了从己知的分类集合中选择某个类别所带来的额外负载。标签系统很容易受到两种类型的攻击，一种攻击会试图让一篇文档出现在某些标签搜索里，但其实它是不应该出现的，也就是垃圾标签；另一种攻击试图通过建立一篇文档与其它文档的关系而达到推销该文档的目的。标签系统可以分为集中式的和分布式的，基于P2P的分布式标签系统，其自我组织、自我维护的特性决定了它比集中式标签系统更容易受到垃圾标签的攻击。　　 本文专门对P2P标签系统中的垃圾标签问题进行研究分析，并提出了可行、有效地解决方法，也就是文章中将重点介绍的DSpam垃圾标签抵御系统。DSpam系统采用了一种全新的基于社会网络的可信度机制。每次检索标签时，DSpamClient都响应该检索请求的节点分为两大类，即无交互记录节点和有交互记录节点。对于这两类不同的节点，DSpam Client首先计算他们的可靠度，然后把可靠度作为权重，对搜索的结果进行排序。为了获得质量更高的搜索结果，本文还引入了社会网络中的朋友关系作为改进机制。之所以引入该机制，主要是考虑到社会网络的中的朋友之间可以共享各自的交互经验，从而有助于改进DSpam的性能以及收敛性。　　 最后，本文还对DSpam模型做了模拟实验和对比实验。在仿真环境中，将DSpam模型与现有的3种典型的标签检索模型进行比较。实验结果表明，在随机攻击和共谋攻击下，DSpam模型的性能和收敛性都优于其他标签检索模型，因此可以更加有效地抵御垃圾标签。