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围绕传统的服务可信评价存在的局限性展开研究,提出一种新的基于类的服务可信度评价方法。针对当前面向服务计算信任评价中普遍存在的3大问题：数据稀疏性、冷启动和可扩展性进行研究。文中的评价方法基于用户以及服务的相似性特性进行分类,以类间的距离作为信任度的差异进行计算,采用了类间的信任推理与传统信任推理相结合的信任推导方式。完整地给出了基本类的相关信任推理与评价的方法。通过理论分析与实验结果表明：新的信任评价方法在很大程度上可以有效缓解服务计算环境中存在用户信任数据稀疏的问题;新用户参与时存在的信任壁垒问题以及信