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针对信誉系统中的传递模式信誉值计算算法，分析了该算法在归一化、通过相对值计算全局信誉值（GRV）以及评价函数标准不同时引起的信息损失问题和节点可信度不确定性带来的问题，基于可信度方法对该算法进行了改进。仿真实验结果表明，改进后的算法计算所得到的GRV序列比理想值的欧氏距离更小，提高了恶意节点识别能力。