【摘 要】
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在agent 理论中，信任计算是一个很有意义的研究热点.然而目前agent 信任研究都是以平均交互成功率来计算，较少考虑信任动态变化，因而准确预测和行为异常检测的能力不能令人满意.针对上述问题，以概率论为工具，按时间分段交互历史给出agent 交互信任计算模型CMAIT； 结合信任的变化率，给出信任计算的置信度和异常检测机制.实验以网上电子商务为背景，实验结果显示该计算模型的预测误差为TRAVOS
【机 构】
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华南大学 计算机学院 广州 500206 南方工业大学 电气工程学院 广州 501000
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在agent 理论中，信任计算是一个很有意义的研究热点.然而目前agent 信任研究都是以平均交互成功率来计算，较少考虑信任动态变化，因而准确预测和行为异常检测的能力不能令人满意.针对上述问题，以概率论为工具，按时间分段交互历史给出agent 交互信任计算模型CMAIT； 结合信任的变化率，给出信任计算的置信度和异常检测机制.实验以网上电子商务为背景，实验结果显示该计算模型的预测误差为TRAVOS 的0.5 倍，计算量也较少； 既可用于对手历史行为的异常检测，防止被欺骗，又可用于对手未来行为的预测.改进了Jennings 等人关于agent 信任的工作.
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