專(zhuān)利名稱(chēng)：一種基于信任度的網(wǎng)格資源分配方法、裝置及系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明關(guān)于網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)領(lǐng)域，特別是關(guān)于網(wǎng)格資源共享過(guò)程中的安全技術(shù)，具 體的講是一種基于信任度的網(wǎng)格資源分配方法、裝置及系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
網(wǎng)格是利用互聯(lián)網(wǎng)或?qū)Ｓ镁W(wǎng)絡(luò)將地理上廣泛分布的、異構(gòu)的、動(dòng)態(tài)的網(wǎng)格資源 (如存儲(chǔ)資源、帶寬資源和CPU處理資源等)互聯(lián)起來(lái)實(shí)現(xiàn)不同網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)資源的高度共享 和集成的技術(shù)。由于網(wǎng)格中的資源在地理上廣域分布、自治、有不同的存取花費(fèi)模式、并且 可以動(dòng)態(tài)地隨時(shí)加入和離開(kāi)網(wǎng)格環(huán)境，因此網(wǎng)格環(huán)境下資源的管理和調(diào)度是一個(gè)十分復(fù)雜 的問(wèn)題。在現(xiàn)有的網(wǎng)格資源分配方法中，資源分配的主要依據(jù)是買(mǎi)賣(mài)節(jié)點(diǎn)的報(bào)價(jià)，因而網(wǎng) 格環(huán)境下的一些安全問(wèn)題，包括搭便車(chē)(free-riding)行為、惡意節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)欺詐，以及共 謀行為等，使得網(wǎng)格資源分配無(wú)法獲得預(yù)期的系統(tǒng)性能，從而成為限制網(wǎng)格資源分配實(shí)際 應(yīng)用的瓶頸。所謂的free-riding是指，在網(wǎng)格的分布式環(huán)境中，可能會(huì)有一些“自私”節(jié)點(diǎn)參 與到某個(gè)系統(tǒng)中無(wú)償享受資源卻不貢獻(xiàn)任何資源。而網(wǎng)格中的惡意節(jié)點(diǎn)可能會(huì)通過(guò)扮作 資源的惡意提供者或消費(fèi)者來(lái)擾亂資源分配和共享過(guò)程。這些惡意節(jié)點(diǎn)，作為資源提供者 時(shí)往往會(huì)夸大自己擁有高估的資源數(shù)目，甚至有可能引入病毒；而其作為資源消費(fèi)者時(shí) 可能會(huì)不想支付相應(yīng)的報(bào)酬，或是給資源提供者不公正的評(píng)分。綜上所述，針對(duì)網(wǎng)格環(huán)境的特點(diǎn)，在實(shí)現(xiàn)高效的網(wǎng)格資源分配的同時(shí)，還能有效對(duì) 抗網(wǎng)絡(luò)中的惡意節(jié)點(diǎn)及其惡意行為的問(wèn)題亟待解決，以支持復(fù)雜的網(wǎng)格資源分配需求。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明實(shí)施例提供了一種基于信任度的網(wǎng)格資源分配方法、裝置及系統(tǒng)，以解決 高效的網(wǎng)格資源分配的同時(shí)，能夠有效對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)中的惡意節(jié)點(diǎn)及其惡意行為的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn) 網(wǎng)格資源的共享。本發(fā)明的目的之一是，提供一種基于信任度的網(wǎng)格資源分配方法，該方法包括獲 取網(wǎng)格環(huán)境中各節(jié)點(diǎn)發(fā)來(lái)的資源分配請(qǐng)求，并從資源分配請(qǐng)求中提取資源提供者發(fā)布信息 和資源消費(fèi)者發(fā)布信息；根據(jù)資源提供者發(fā)布信息和資源消費(fèi)者發(fā)布信息從預(yù)存的信任度 數(shù)據(jù)中分別讀取資源提供者直接信任值和資源消費(fèi)者的評(píng)分信息，并根據(jù)資源提供者直接 信任值和資源消費(fèi)者的評(píng)分信息分別計(jì)算出資源提供者全局信任值和資源消費(fèi)者全局信 任值；根據(jù)資源提供者全局信任值生成資源提供者的賣(mài)價(jià)調(diào)節(jié)系數(shù)，并根據(jù)資源消費(fèi)者全 局信任值生成資源消費(fèi)者的買(mǎi)價(jià)調(diào)節(jié)系數(shù)；采用賣(mài)價(jià)調(diào)節(jié)系數(shù)和買(mǎi)價(jià)調(diào)節(jié)系數(shù)分別對(duì)資源 提供者發(fā)布信息中的賣(mài)價(jià)和資源消費(fèi)者發(fā)布信息中的買(mǎi)價(jià)進(jìn)行調(diào)節(jié)和匹配，生成包含匹配 賣(mài)價(jià)和匹配買(mǎi)價(jià)的資源匹配信息，將資源匹配信息發(fā)送給對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)；獲取對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)發(fā)來(lái)的 資源消費(fèi)者的評(píng)分，并根據(jù)評(píng)分對(duì)包含資源提供者直接信任值和資源消費(fèi)者的評(píng)分信息的信任度數(shù)據(jù)進(jìn)行更新。
本發(fā)明的目的之一是，提供一種基于信任度的網(wǎng)格資源分配服務(wù)器，該服務(wù)器包 括資源分配請(qǐng)求采集裝置，用于獲取網(wǎng)格環(huán)境中各節(jié)點(diǎn)發(fā)來(lái)的資源分配請(qǐng)求，并從資源分 配請(qǐng)求中提取資源提供者發(fā)布信息和資源消費(fèi)者發(fā)布信息；資源分配信任度計(jì)算裝置，用 于根據(jù)資源提供者發(fā)布信息和資源消費(fèi)者發(fā)布信息從預(yù)存的信任度數(shù)據(jù)中分別讀取資源 提供者直接信任值和資源消費(fèi)者的評(píng)分信息，并根據(jù)資源提供者直接信任值和資源消費(fèi)者 的評(píng)分信息分別計(jì)算出資源提供者全局信任值和資源消費(fèi)者全局信任值；資源價(jià)格雙向調(diào) 節(jié)裝置，用于根據(jù)資源提供者全局信任值生成資源提供者的賣(mài)價(jià)調(diào)節(jié)系數(shù)，并根據(jù)資源消 費(fèi)者全局信任值生成資源消費(fèi)者的買(mǎi)價(jià)調(diào)節(jié)系數(shù)；資源匹配信息發(fā)布裝置，采用賣(mài)價(jià)調(diào)節(jié) 系數(shù)和買(mǎi)價(jià)調(diào)節(jié)系數(shù)分別對(duì)資源提供者發(fā)布信息中的賣(mài)價(jià)和資源消費(fèi)者發(fā)布信息中的買(mǎi) 價(jià)進(jìn)行調(diào)節(jié)和匹配，生成包含匹配賣(mài)價(jià)和匹配買(mǎi)價(jià)的資源匹配信息，將資源匹配信息發(fā)送 給對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)；資源信任值更新裝置，用于獲取對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)發(fā)來(lái)的資源消費(fèi)者的評(píng)分，并根據(jù)評(píng) 分對(duì)包含資源提供者直接信任值和資源消費(fèi)者的評(píng)分信息的信任度數(shù)據(jù)進(jìn)行更新。本發(fā)明的目的之一是，提供一種基于信任度的網(wǎng)格資源分配系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括網(wǎng) 格資源分配服務(wù)器和客戶(hù)端；網(wǎng)格資源分配服務(wù)器通過(guò)網(wǎng)絡(luò)與客戶(hù)端相連接；網(wǎng)格資源分 配服務(wù)器包括資源分配請(qǐng)求采集裝置，用于獲取網(wǎng)格環(huán)境中各客戶(hù)端發(fā)來(lái)的資源分配請(qǐng) 求，并從資源分配請(qǐng)求中提取資源提供者發(fā)布信息和資源消費(fèi)者發(fā)布信息；資源分配信任 度計(jì)算裝置，用于根據(jù)資源提供者發(fā)布信息和資源消費(fèi)者發(fā)布信息從預(yù)存的信任度數(shù)據(jù)中 分別讀取資源提供者直接信任值和資源消費(fèi)者的評(píng)分信息，并根據(jù)資源提供者直接信任值 和資源消費(fèi)者的評(píng)分信息分別計(jì)算出資源提供者全局信任值和資源消費(fèi)者全局信任值；資 源價(jià)格雙向調(diào)節(jié)裝置，用于根據(jù)資源提供者全局信任值生成資源提供者的賣(mài)價(jià)調(diào)節(jié)系數(shù)， 并根據(jù)所述的資源消費(fèi)者全局信任值生成資源消費(fèi)者的買(mǎi)價(jià)調(diào)節(jié)系數(shù)；資源匹配信息發(fā)布 裝置，采用賣(mài)價(jià)調(diào)節(jié)系數(shù)和買(mǎi)價(jià)調(diào)節(jié)系數(shù)分別對(duì)資源提供者發(fā)布信息中的賣(mài)價(jià)和資源消費(fèi) 者發(fā)布信息中的買(mǎi)價(jià)進(jìn)行調(diào)節(jié)和匹配，生成包含匹配賣(mài)價(jià)和匹配買(mǎi)價(jià)的資源匹配信息，將 資源匹配信息發(fā)送給對(duì)應(yīng)客戶(hù)端；資源信任值更新裝置，用于獲取對(duì)應(yīng)客戶(hù)端發(fā)來(lái)的資源 消費(fèi)者的評(píng)分，并根據(jù)評(píng)分對(duì)包含資源提供者直接信任值和資源消費(fèi)者的評(píng)分信息的信任 度數(shù)據(jù)進(jìn)行更新；客戶(hù)端包括用戶(hù)登錄信息輸入裝置，用于輸入用戶(hù)身份認(rèn)證信息；資源 提供請(qǐng)求輸入裝置，用于輸入包含用戶(hù)標(biāo)識(shí)碼、用戶(hù)名、賣(mài)價(jià)、資源提供數(shù)量、資源狀態(tài)以及 資源提供時(shí)間的資源提供者發(fā)布信息；資源消費(fèi)請(qǐng)求輸入裝置，用于輸入包含用戶(hù)標(biāo)識(shí)碼、 用戶(hù)名、買(mǎi)價(jià)、資源消費(fèi)數(shù)量、資源狀態(tài)和資源消費(fèi)時(shí)間的資源消費(fèi)者發(fā)布信息；資源配配 結(jié)果顯示裝置，用于顯示資源匹配信息；資源消費(fèi)者評(píng)分輸入裝置，用于輸入資源消費(fèi)者的 評(píng)分。本發(fā)明的有益效果在于，在網(wǎng)格資源分配過(guò)程中，引入了一種基于信任度的，采用 組合雙向資源分配方式的資源分配方案，并實(shí)現(xiàn)了相應(yīng)的網(wǎng)格資源分配裝置和系統(tǒng)。本發(fā) 明在一次資源分配的交易過(guò)程中，采用每個(gè)節(jié)點(diǎn)的信任度來(lái)調(diào)整其資源分配價(jià)格。每次資 源分配交易完成后，參與分配的資源消費(fèi)者(買(mǎi)方)對(duì)資源提供者(賣(mài)方)進(jìn)行評(píng)分，且這 些評(píng)分被用于建立和更新系統(tǒng)的雙向信任關(guān)系。一方面，該方法和系統(tǒng)是基于貨幣定價(jià)機(jī) 制的，因此可以為節(jié)點(diǎn)提供激勵(lì)，使節(jié)點(diǎn)貢獻(xiàn)更多的資源，從而減輕網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)搭便車(chē)行為的 影響。另一方面，節(jié)點(diǎn)間的雙向信任關(guān)系可以識(shí)別系統(tǒng)中的惡意節(jié)點(diǎn)，并能限制甚至杜絕惡意節(jié)點(diǎn)參與以后的資源分配。


為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn) 有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見(jiàn)地，下面描述中的附圖僅僅是本 發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域技術(shù)人員來(lái)講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)性的前提下，還可以根 據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。圖1為本發(fā)明系統(tǒng)的連接關(guān)系圖； 圖2為本發(fā)明方法的流程圖；圖3為本發(fā)明信任模型的結(jié)構(gòu)框圖；圖4至圖6為本發(fā)明信任傳播路徑的示意圖；圖7為本發(fā)明裝置的結(jié)構(gòu)框圖；圖8為本發(fā)明資源分配請(qǐng)求采集裝置的結(jié)構(gòu)框圖；圖9為本發(fā)明資源分配信任度計(jì)算裝置的結(jié)構(gòu)框圖；圖10為本發(fā)明資源價(jià)格雙向調(diào)節(jié)裝置的結(jié)構(gòu)框圖；圖11為本發(fā)明資源信任值更新裝置的結(jié)構(gòu)圖；圖12為本實(shí)施例服務(wù)器中的算法模塊的架構(gòu)圖；圖13為本發(fā)明客戶(hù)終端的結(jié)構(gòu)框圖；圖14為本發(fā)明帶寬分配實(shí)例的流程圖。
具體實(shí)施例方式下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完 整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；?本發(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒(méi)有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他 實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。實(shí)施例一如圖1所示，為本實(shí)施例的基于信任度的網(wǎng)格資源分配方法的網(wǎng)格環(huán)境，其中服 務(wù)器100通過(guò)網(wǎng)絡(luò)與作為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的客戶(hù)端(200a、200b、200c和200d)相連接。在執(zhí)行本 實(shí)施例的基于信任度的網(wǎng)格資源分配方法時(shí)，包括如圖2所示的步驟獲取網(wǎng)格環(huán)境中各節(jié)點(diǎn)發(fā)來(lái)的資源分配請(qǐng)求，并從資源分配請(qǐng)求中提取資源提供 者發(fā)布信息和資源消費(fèi)者發(fā)布信息(步驟S101)；根據(jù)資源提供者發(fā)布信息和資源消費(fèi)者 發(fā)布信息從預(yù)存的信任度數(shù)據(jù)中分別讀取資源提供者直接信任值和資源消費(fèi)者的評(píng)分信 息，并根據(jù)資源提供者直接信任值和資源消費(fèi)者的評(píng)分信息分別計(jì)算出資源提供者全局信 任值和資源消費(fèi)者全局信任值(步驟S102)；根據(jù)資源提供者全局信任值生成資源提供者 的賣(mài)價(jià)調(diào)節(jié)系數(shù)，并根據(jù)資源消費(fèi)者全局信任值生成資源消費(fèi)者的買(mǎi)價(jià)調(diào)節(jié)系數(shù)(步驟 S103)；采用賣(mài)價(jià)調(diào)節(jié)系數(shù)和買(mǎi)價(jià)調(diào)節(jié)系數(shù)分別對(duì)資源提供者發(fā)布信息中的賣(mài)價(jià)和資源消 費(fèi)者發(fā)布信息中的買(mǎi)價(jià)進(jìn)行調(diào)節(jié)和匹配，生成包含匹配賣(mài)價(jià)和匹配買(mǎi)價(jià)的資源匹配信息， 將資源匹配信息發(fā)送給對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)(步驟S104)；獲取對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)發(fā)來(lái)的資源消費(fèi)者的評(píng)分，并 根據(jù)評(píng)分對(duì)包含資源提供者直接信任值和資源消費(fèi)者的評(píng)分信息的信任度數(shù)據(jù)進(jìn)行更新(步驟 S105)。在本實(shí)施例中，設(shè)有一個(gè)集合K，由k種不同的資源組成，在通信領(lǐng)域中，這些資源 通常包括存儲(chǔ)資源、CPU計(jì)算資源、帶寬資源等；資源分配參與人個(gè)數(shù)為n(包括買(mǎi)方與賣(mài) 方)，其競(jìng)拍項(xiàng)目用集合B= (B1,B2,…，BJ來(lái)表示,Bj可以表示為(aj，Pj)的形式，其中a」 =(BijjB2j,…，aij，…，akj)，aij表示第j個(gè)競(jìng)拍項(xiàng)目中所包含的第i種資源的數(shù)量，aij> 0表示對(duì)資源i的需求< 0表示對(duì)資源i的供給；而= 0則表示資源i不在競(jìng)拍項(xiàng) 目中?；硎就稑?biāo)人j對(duì)該資源組合的報(bào)價(jià)，Pj > O表示競(jìng)買(mǎi)報(bào)價(jià)，Pj < 0表示競(jìng)賣(mài)報(bào)價(jià)， 則組合雙向資源分配問(wèn)題可以用下面模型來(lái)表示
(3)其中，約束條件(2)表明當(dāng)用戶(hù)競(jìng)買(mǎi)一定數(shù)量的資源時(shí)，資源擁有者至少應(yīng)該保 證可以提供這些數(shù)量的資源。上述模型說(shuō)明，盡管組合雙向資源分配問(wèn)題比較復(fù)雜，但運(yùn)用 整數(shù)規(guī)劃方法可以給予很好的描述，另外，由于約束條件(3)的限制，模型可以簡(jiǎn)化為0-1 規(guī)劃問(wèn)題。當(dāng)引入信任度及相應(yīng)的信任激勵(lì)機(jī)制后，應(yīng)根據(jù)每次交易之后的評(píng)分建立雙向信 任關(guān)系，然后基于每個(gè)節(jié)點(diǎn)的信任值，映射得到相應(yīng)的雙向調(diào)節(jié)參數(shù)TP⑴和TC(i)，該參 數(shù)被用于調(diào)節(jié)資源分配中資源消費(fèi)者和提供者的出價(jià)。當(dāng)節(jié)點(diǎn)作為提供者時(shí)，采用調(diào)節(jié)參 數(shù)TP(i)，當(dāng)節(jié)點(diǎn)作為消費(fèi)者時(shí)，采用調(diào)節(jié)參數(shù)TC(i)。因此，公式⑴ (3)中介紹的基本 模型被修改為 下面將詳細(xì)描述用于建立雙向信任關(guān)系的信任模型以及兩個(gè)雙向調(diào)節(jié)參數(shù)TP(i) 和TC⑴的映射方法。在圖2中，步驟S102的資源提供者全局信任值和資源消費(fèi)者全局信任值是基于信 任模型計(jì)算獲得的，其中如圖3所示，信任模型是用于建立和更新網(wǎng)格環(huán)境下節(jié)點(diǎn)之間的雙向信任關(guān)系。 資源提供者的全局信任值(GTV，Global Trust Value)和資源消費(fèi)者的GTV是該信任模型 的輸出，并且分別單獨(dú)計(jì)算得到。信任模型包括直接信任值(DTV=Direct Trust Value)計(jì)算模塊、當(dāng)前直接信任值(CDTV =Current Direct Value)計(jì)算模塊、推薦信任值(RTV =Recommendation Trust Value)計(jì)算模塊、資源提供者總信任值(TTV)計(jì)算模塊、資源提供者全局信任值GTV計(jì)算模 塊以及資源消費(fèi)者全局信任值GTV計(jì)算模塊。資源提供者DTV計(jì)算模塊是指，某一節(jié)點(diǎn)作為資源提供者時(shí)，其他節(jié)點(diǎn)通過(guò)直接 交易對(duì)其產(chǎn)生的信任值。以Du來(lái)表示節(jié)點(diǎn)i對(duì)節(jié)點(diǎn)j的直接信任值(此時(shí)節(jié)點(diǎn)i為資源 使用者，而節(jié)點(diǎn)j為資源提供者)，它是根據(jù)以往交易中，節(jié)點(diǎn)i對(duì)該節(jié)點(diǎn)j的評(píng)分計(jì)算得到 的。這里設(shè)每次交易完成后，節(jié)點(diǎn)i通過(guò)評(píng)分模塊給出的對(duì)節(jié)點(diǎn)j的評(píng)分為“+1”或“_1”， 分別代表滿(mǎn)意交易和不滿(mǎn)意交易。節(jié)點(diǎn)j獲得的節(jié)點(diǎn)i對(duì)它的所有評(píng)分都被記錄在參數(shù) Ratingi, j = (Satij」，Unsatij」)中，其中Sati,」表示節(jié)點(diǎn)i對(duì)節(jié)點(diǎn)j的滿(mǎn)意評(píng)分總次數(shù)，而 Unsaty表示節(jié)點(diǎn)i對(duì)節(jié)點(diǎn)j的不滿(mǎn)意評(píng)分總次數(shù)，則節(jié)點(diǎn)i對(duì)節(jié)點(diǎn)j的直接信任值Dij由 下式計(jì)算得到 可以看出，節(jié)點(diǎn)i對(duì)節(jié)點(diǎn)j的直接信任值范圍在(0，1)之間，且通常是不對(duì)稱(chēng)的， 也就是說(shuō)，通常Dij興Djitl在資源提供者CDTV計(jì)算模塊中，由于節(jié)點(diǎn)所處的環(huán)境通常是非靜態(tài)的，且每次交 易完成后，后續(xù)的額外事件會(huì)對(duì)節(jié)點(diǎn)的信任度產(chǎn)生影響，也就是說(shuō)，隨著時(shí)間的延長(zhǎng)，節(jié)點(diǎn) 所具有的信任度會(huì)降低。因此，當(dāng)兩個(gè)節(jié)點(diǎn)開(kāi)始交易前，節(jié)點(diǎn)i對(duì)節(jié)點(diǎn)j的當(dāng)前直接信任值 (以Cu表示)通常會(huì)比這兩個(gè)節(jié)點(diǎn)上一次交易剛完成時(shí)進(jìn)行更新得到的直接信任值要低。 在此，為了反映信任值隨著時(shí)間衰減的特性，引入了時(shí)間衰減函數(shù)“T(t)”，其中t表示兩次 交易之間的時(shí)間間隔，而節(jié)點(diǎn)i對(duì)節(jié)點(diǎn)j的當(dāng)前直接信任值Cu則是由上一次交易完成時(shí)更 新后得到的直接信任值Du與時(shí)間衰減函數(shù)T(t)相乘得到的。根據(jù)信任衰減的特性，選取 具有指數(shù)分布特性的時(shí)間衰減函數(shù)“T(t) ”較為合適。此處我們?cè)O(shè)定節(jié)點(diǎn)具有的信任度每 7天(604800秒)就降為原來(lái)的10%，因此，每次交易前，節(jié)點(diǎn)i對(duì)節(jié)點(diǎn)j的當(dāng)前直接信任 值Cu及時(shí)間衰減函數(shù)T(t)可由下面公式計(jì)算得到Cij(Vt) = DiJa0) XT(t)
-2.3Τ( ) = g604800"其中，參數(shù)、為節(jié)點(diǎn)i與節(jié)點(diǎn)j上次交易時(shí)的時(shí)間戳，而參數(shù)t為兩次交易之間 的時(shí)間戳。資源提供者RTV計(jì)算模塊是指，基于信任的可傳遞性，某一節(jié)點(diǎn)通過(guò)第三方節(jié)點(diǎn) 的歷史交易來(lái)獲得的對(duì)另一節(jié)點(diǎn)信任度的評(píng)分。舉例說(shuō)來(lái)，節(jié)點(diǎn)i可通過(guò)節(jié)點(diǎn)i與節(jié)點(diǎn)k以 及節(jié)點(diǎn)k與節(jié)點(diǎn)j的歷史交易，獲得節(jié)點(diǎn)i對(duì)節(jié)點(diǎn)j的推薦信任值。那如何根據(jù)第三方節(jié) 點(diǎn)的歷史交易來(lái)獲得兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的推薦信任值，則需要設(shè)計(jì)合理的推薦信任傳播模型。信任傳播模型的設(shè)計(jì)需要解決三個(gè)方面的問(wèn)題首先需要確定在已知兩節(jié)點(diǎn)與 第三方節(jié)點(diǎn)之間的交易記錄的情況下，如何獲得這兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的推薦信任值，這里稱(chēng)之 為“推薦信任傳播算法”；其次要確定在一個(gè)網(wǎng)絡(luò)中，如何有效的搜索到能夠?yàn)閮晒?jié)點(diǎn)之 間的推薦信任值提供建議和參考的第三方節(jié)點(diǎn)，這里稱(chēng)之為“推薦信任傳播路徑(Trust Propagation Path)，，；最后，當(dāng)獲得了所有第三方節(jié)點(diǎn)針對(duì)這兩個(gè)節(jié)點(diǎn)給出的推薦信任值后，利用推薦信任算法合成得到這兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間總的推薦信任值。如圖4、圖5和圖6所示，為了說(shuō)明資源提供者RTV計(jì)算模塊的算法，現(xiàn)以網(wǎng)格環(huán)境 中的10個(gè)節(jié)點(diǎn)為例，描述基于推薦信任傳播路徑的RTV值的計(jì)算方法。該例中，需要分配 的網(wǎng)格資源種類(lèi)可為存儲(chǔ)資源、CPU計(jì)算資源以及帶寬資源等。由于有10個(gè)節(jié)點(diǎn)，因此參 與資源分配者數(shù)目為10。這些參與者既可以作為資源提供者，也可以作為資源消費(fèi)者。如 果設(shè)每次的交易間隔為10800秒(3小時(shí))，則時(shí)間衰減函數(shù)為 T(/) = e604800 =e56則經(jīng)時(shí)間衰減函數(shù)加權(quán)之后的10個(gè)節(jié)點(diǎn)間的當(dāng)前直接信任值如表1 :表1 :10個(gè)節(jié)點(diǎn)作為資源提供者時(shí)的當(dāng)前直接信任值Diij 對(duì)于當(dāng)前直接信任值Di,」，i和j的取值范圍均為1，2，3，4，5，6，7，8，9，10。推薦 信任算法包括推薦信任傳播算法和推薦信任合成算法，其中(1)資源提供者推薦信任傳播算法推薦信任值RTV是基于信任傳遞特性，采用第三方給出的推薦和建議獲得的。例 如，節(jié)點(diǎn)i在決定是否與以前并不了解的節(jié)點(diǎn)j進(jìn)行交易時(shí)，就可以依賴(lài)于節(jié)點(diǎn)j的信譽(yù) 值。簡(jiǎn)單說(shuō)來(lái)，盡管并不知道節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j之間的直接信任值DTV，但如果能得到節(jié)點(diǎn)i 和節(jié)點(diǎn)k以及節(jié)點(diǎn)k和節(jié)點(diǎn)j之間的直接信任值DTV，就可以獲得節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j之間的信 譽(yù)值RTV。RTV是通過(guò)推薦信任傳播算法，由直接信任值DTV計(jì)算得到的，具體描述如下“如 果節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)k之間的直接信任值DTV是Di, k，節(jié)點(diǎn)k和節(jié)點(diǎn)j之間的直接信任值是Dk, j,則如何推斷出節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j之間的信譽(yù)值RTV”？從概率的角度，相乘是計(jì)算信譽(yù)值RTV 最主要的方法，也就是說(shuō)，RTV (i, j) = DTV (i, k) XDTV (k，j)，簡(jiǎn)寫(xiě)為 RTVi,」=DijkXDkjjo推薦信任傳播路徑推薦信任傳播模型中另外一個(gè)問(wèn)題就是“推薦信任傳播路 徑”，因?yàn)閭鞑ツＰ途褪且獙⒆畛醯男湃侮P(guān)系盡可能多的傳播到所有可能的節(jié)點(diǎn)間。然后， 如圖4所示，兩個(gè)節(jié)點(diǎn)間可能有很多傳播路徑，如果每個(gè)節(jié)點(diǎn)都對(duì)其他節(jié)點(diǎn)的推薦信任值 有所貢獻(xiàn)的話(huà)，則系統(tǒng)復(fù)雜度會(huì)急劇上升，通常說(shuō)來(lái)，數(shù)據(jù)傳播模型必須在性能和有效性之 間進(jìn)行折衷。因此，傳播路徑應(yīng)限制參考的傳播深度(也就是中間節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù))，可知，傳播 深度為0時(shí)，信譽(yù)值RTV也就是直接信任值DTV。
此處，采用傳播深度2，圖4中給出相應(yīng)的10個(gè)節(jié)點(diǎn)(peer)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，以節(jié)點(diǎn)1 和節(jié)點(diǎn)7之間的信譽(yù)值RTV計(jì)算為例，演示傳播路徑搜索的過(guò)程。圖4給出了節(jié)點(diǎn)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)及節(jié)點(diǎn)兩兩間的直接信任值關(guān)系，可以看出，用深色標(biāo) 注出的節(jié)點(diǎn)1和節(jié)點(diǎn)7之間沒(méi)有直接信任路徑，故節(jié)點(diǎn)1與節(jié)點(diǎn)7交易前，必須計(jì)算它們間 的信譽(yù)值RTV1,7。為了計(jì)算傳播深度為1時(shí)的信譽(yù)值RTV_R1，必須找到所有傳播深度為1的傳播路 徑，本例中其中間節(jié)點(diǎn)已在圖5中用深色標(biāo)注出(節(jié)點(diǎn)2和節(jié)點(diǎn)8)，對(duì)應(yīng)的信譽(yù)值RTV可分 別計(jì)算得到。最后將各條路徑得到的信譽(yù)值RTV進(jìn)行平均，即得到傳播深度為1時(shí)的信譽(yù) 值RTV_R1，如下式所示。 此處，Nl表示傳播深度為1時(shí)傳播路徑的數(shù)目。根據(jù)表1中的當(dāng)前直接信任值Dy，可以得到 對(duì)于傳播深度為2時(shí)的信譽(yù)值RTV_R2，可用類(lèi)似的方法得到，本例中其中間節(jié)點(diǎn) 已在圖6中用深色標(biāo)注出(節(jié)點(diǎn)2，節(jié)點(diǎn)3，節(jié)點(diǎn)8和節(jié)點(diǎn)9)，信譽(yù)值RTV_R2可由下式得到 這里，N2表示傳播深度為2時(shí)傳播路徑的數(shù)目。根據(jù)表1中的當(dāng)前直接信任值Diij，可得到 (2)資源提供者推薦信任合成算法當(dāng)所有傳播深度的信譽(yù)值都得到時(shí)，對(duì)它們進(jìn)行加權(quán)來(lái)計(jì)算整個(gè)的信譽(yù)值，如下 式所示RTV = λ · RTV_R1+ γ · RTV_R2+...，λ + y+···= 1 λ , γ ,…彡 0這里，參數(shù)λ、Υ…等分別是RTV_R1、RTV_R2…的權(quán)重，也就分別表征了它們的重 要程度，本例中，采用λ =0.8 γ =0. 2，因此有RTV = λ · RTV_R1+ γ · RTV_R2, λ + y = 1 λ , y ^ 0根據(jù)表1中的當(dāng)前直接信任值Diij，可得到RTVlj7 = λ · RTV1j7_R1+y ‘ RTV1j7_R2= 0· 8 · RTV1j7_R1+0. 2 · RTV1,7_R2
= 0. 8X0. 2669+0. 2X0. 1239 = 0. 2383TTV計(jì)算模塊，是由直接信任值DTV和信譽(yù)值RTV合成得到的，并采用類(lèi)似的加權(quán) 方法來(lái)表征DTV和RTV不同的重要程度。另DTV和RTV的加權(quán)值分別為α和β，這里α+β =1，且α，β≥0，則總信任值可由下式計(jì)算得到TTV = α · DTV+β · RTV, α + β = 1如果總信任值更依賴(lài)于直接信任值DTV而非信譽(yù)值RTV，則α應(yīng)大于β。這里我 們假設(shè) α = 0.8, β = 0. 2。根據(jù)表1中的當(dāng)前直接信任值Diij，可得到TTVlj7 = α · DTVlj7+β ‘ RTVlj7= 0. 8X0. 6531+0. 2X0. 2383 = 0. 5701至此，信任模型已經(jīng)建成，兩兩節(jié)點(diǎn)間的信任關(guān)系也可相應(yīng)的由下面的公式計(jì)算 得到TTV = α · DTV+ β · RTV= α · DTV+ β · (λ · RTV_R1+ γ ‘ RTV_R2+—)且 α+β =1 and λ + y+···= 1。其中，α、β、λ禾日Υ等參數(shù)反映了應(yīng)用的特性，并取決于系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)。最后，資源提供者GTV計(jì)算模塊是指整個(gè)系統(tǒng)對(duì)某一節(jié)點(diǎn)的評(píng)分，這是由對(duì)兩兩 節(jié)點(diǎn)之間TTV的進(jìn)行平均得到的。資源消費(fèi)者GTV計(jì)算模塊，是基于消費(fèi)者的評(píng)分的。每次交易完成后，消費(fèi)者的最 后一次評(píng)分被輸入到評(píng)分濾波器，來(lái)判決其評(píng)分是否公正。以資源消費(fèi)者i為例，公正評(píng) 分(Fair Rating)和非公正評(píng)分(Unfair Rating)的總次數(shù)被分別記錄在參數(shù)Fair (i)和 Unfair (i)中，資源消費(fèi)者i的GTV按下式計(jì)算Dij = Fair ⑴ _3*Unfair ⑴Fair(i) :Fair Rating Numbers of Customer iUnfair(i) Unfair Rating Numbers of Customer i評(píng)分過(guò)濾器的判決原理是將資源消費(fèi)者i的末次評(píng)分與其他節(jié)點(diǎn)的歷史評(píng)分進(jìn) 行比較，判決依據(jù)是如果與該評(píng)分一致的歷史評(píng)分?jǐn)?shù)量比不一致的歷史評(píng)分?jǐn)?shù)量大3，則 認(rèn)識(shí)此次評(píng)分是公正的；反之，如果與該評(píng)分不一致的歷史評(píng)分?jǐn)?shù)量比一致的歷史評(píng)分?jǐn)?shù) 量大3，則認(rèn)為此次評(píng)分是非公正的；其余情況則認(rèn)為此次評(píng)分是中立的。在圖2中，步驟S103的調(diào)節(jié)系數(shù)是基于激勵(lì)參數(shù)模型計(jì)算獲得的。激勵(lì)參數(shù)模型用于產(chǎn)生對(duì)資源提供者和資源消費(fèi)者拍賣(mài)價(jià)格的雙向調(diào)節(jié)系數(shù) TP(i)和TC(i)，其中TP(i)和TC(i)分別代表資源提供者和資源消費(fèi)者的調(diào)節(jié)參數(shù)。資 源提供者和資源消費(fèi)者的GTV計(jì)算得到后，作為激勵(lì)參數(shù)模型的輸入用于產(chǎn)生TP(i)和 TC⑴。激勵(lì)參數(shù)模型的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)是存儲(chǔ)在服務(wù)器的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)裝置中的資源提供者調(diào)節(jié) 參數(shù)TP(i)映射關(guān)系，和資源消費(fèi)者調(diào)節(jié)參數(shù)TC(i)映射關(guān)系。其中，資源提供者調(diào)節(jié)參數(shù) TP (i)映射關(guān)系至少包括兩個(gè)字段，即資源提供者GTV的取值范圍和TP (i)的值。資源消 費(fèi)者調(diào)節(jié)參數(shù)TC(i)映射關(guān)系至少包括兩個(gè)字段，即資源消費(fèi)者GTV的取值范圍和TC(i) 的值。GTV的取值范圍、TP(i)的值和TC⑴的值通過(guò)統(tǒng)計(jì)得到，并預(yù)存儲(chǔ)于服務(wù)器中。
表2為資源提供者調(diào)節(jié)參數(shù)TP(i)映射關(guān)系的實(shí)例。表2 資源提供者調(diào)節(jié)參數(shù)TP⑴映射表 表3為資源消費(fèi)者調(diào)節(jié)參數(shù)TC(i)映射關(guān)系的實(shí)例。表3 資源消費(fèi)者調(diào)節(jié)參數(shù)TC (i)映射表 如表2所示，如果資源提供者甲的GTV = -1 ；則將GTV = _1作為激勵(lì)參數(shù)模型的 輸入，激勵(lì)參數(shù)模型根據(jù)表2可輸出TP (i) =5。如果該資源提供者的GTV = -I,則說(shuō)明該資源提供者的信任度很低，此時(shí)如果該資源提供者的資源賣(mài)價(jià)為100貨幣單位，那么利用TP (i)系數(shù)調(diào)節(jié)后的賣(mài)價(jià)為100XTP(i) = 100X5 = 500 貨幣單位。相反，如果資源提供者乙的GTV = 0.9 ；則將GTV = 0. 9作為激勵(lì)參數(shù)模型的輸 入，激勵(lì)參數(shù)模型根據(jù)表2可輸出TP(i) = 0. 7。如果該資源提供者的GTV = 0. 9，則說(shuō)明 該資源提供者的信任度很高，此時(shí)如果該資源提供者的資源賣(mài)價(jià)為100貨幣單位，那么利 用TP(i)系數(shù)調(diào)節(jié)后的賣(mài)價(jià)為100XTP(i) = 100X0. 7 = 70 貨幣單位。在服務(wù)器中，甲乙提供相同資源的情況下，資源提供者乙的調(diào)整后的價(jià)格遠(yuǎn)低于 甲，則乙具有很高的交易優(yōu)先級(jí)，而甲的交易優(yōu)先級(jí)則很低。如表3所示，如果資源消費(fèi)者丙的GTV = -1 ；則將GTV = _1作為激勵(lì)參數(shù)模型的 輸入，激勵(lì)參數(shù)模型根據(jù)表3可輸出TC (i) =0.5。如果資源消費(fèi)者丙的GTV = -I,則說(shuō)明 資源消費(fèi)者丙的信任度很低，此時(shí)如果資源消費(fèi)者丙的資源買(mǎi)價(jià)為100貨幣單位，那么利 用TC(i)系數(shù)調(diào)節(jié)后的買(mǎi)價(jià)為100XTC(i) = 100X0. 5 = 50 貨幣單位。相反，如果資源消費(fèi)者丁的GTV= 100;則將GTV= 100作為激勵(lì)參數(shù)模型的輸 入，激勵(lì)參數(shù)模型根據(jù)表3可輸出TC(i) = 2. 5。如果資源消費(fèi)者丁的GTV = 100，則說(shuō)明 資源消費(fèi)者丁的信任度很高，此時(shí)如果資源消費(fèi)者丁的資源買(mǎi)價(jià)為100貨幣單位，那么利 用TC(i)系數(shù)調(diào)節(jié)后的買(mǎi)價(jià)為100XTC(i) = 100X2. 5 = 250 貨幣單位。在服務(wù)器中，丙丁消費(fèi)相同資源的情況下，丁的調(diào)整后的價(jià)格遠(yuǎn)高于丙，則丁具有 很高的交易優(yōu)先級(jí)，而丙的交易優(yōu)先級(jí)則很低。最后，服務(wù)器將交易優(yōu)先級(jí)較高的資源提供者和資源消費(fèi)者進(jìn)行匹配，并將匹配 結(jié)果發(fā)送給客戶(hù)端，客戶(hù)根據(jù)匹配結(jié)果進(jìn)行成功的交易后，由資源消費(fèi)者為資源提供者進(jìn) 行信任度的評(píng)分，并把評(píng)分反饋給服務(wù)器，以更新直接信任值和歷史數(shù)據(jù)。最終由資源消費(fèi) 者共享資源提供者提供的網(wǎng)格資源。客戶(hù)端模塊安裝在各個(gè)網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)上，主要用于登錄、資源提供者發(fā)布資源、資源消 費(fèi)者申請(qǐng)資源、每次交易完成后資源消費(fèi)者對(duì)資源提供者進(jìn)行評(píng)分。服務(wù)器主要用于收集 資源消費(fèi)者用于申請(qǐng)資源的資源公告、計(jì)算出對(duì)系統(tǒng)最為有利的交易匹配對(duì)。該模塊是基 于信任激勵(lì)的組合雙向拍賣(mài)方法和系統(tǒng)的核心模塊。服務(wù)器開(kāi)啟監(jiān)聽(tīng)(Listener)線(xiàn)程，始 終監(jiān)聽(tīng)客戶(hù)端(Client)發(fā)送過(guò)來(lái)的消息；啟動(dòng)定時(shí)器，每一個(gè)周期之后，將本周期內(nèi)收到 的資源發(fā)布和資源請(qǐng)求消息綜合，再提取本地存儲(chǔ)中可用但尚未使用的資源綜合考慮，進(jìn) 行計(jì)算匹配。之后對(duì)本地?cái)?shù)據(jù)更新，計(jì)時(shí)下一個(gè)周期。實(shí)施例二如圖7所示，本實(shí)施例的基于信任度的網(wǎng)格資源分配服務(wù)器包括資源分配請(qǐng)求 采集裝置101，用于獲取網(wǎng)格環(huán)境中各節(jié)點(diǎn)發(fā)來(lái)的資源分配請(qǐng)求，并從資源分配請(qǐng)求中提 取資源提供者發(fā)布信息和資源消費(fèi)者發(fā)布信息；資源分配信任度計(jì)算裝置102，用于根據(jù) 資源提供者發(fā)布信息和資源消費(fèi)者發(fā)布信息從預(yù)存的信任度數(shù)據(jù)中分別讀取資源提供者 直接信任值和資源消費(fèi)者的評(píng)分信息，并根據(jù)資源提供者直接信任值和資源消費(fèi)者的評(píng)分信息分別計(jì)算出資源提供者全局信任值和資源消費(fèi)者全局信任值；資源價(jià)格雙向調(diào)節(jié)裝置 103，用于根據(jù)資源提供者全局信任值生成資源提供者的賣(mài)價(jià)調(diào)節(jié)系數(shù)，并根據(jù)資源消費(fèi)者 全局信任值生成資源消費(fèi)者的買(mǎi)價(jià)調(diào)節(jié)系數(shù)；資源匹配信息發(fā)布裝置104，采用賣(mài)價(jià)調(diào)節(jié) 系數(shù)和買(mǎi)價(jià)調(diào)節(jié)系數(shù)分別對(duì)資源提供者發(fā)布信息中的賣(mài)價(jià)和資源消費(fèi)者發(fā)布信息中的買(mǎi) 價(jià)進(jìn)行調(diào)節(jié)和匹配，生成包含匹配賣(mài)價(jià)和匹配買(mǎi)價(jià)的資源匹配信息，將資源匹配信息發(fā)送 給對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)；資源信任值更新裝置105，用于獲取對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)發(fā)來(lái)的資源消費(fèi)者的評(píng)分并根 據(jù)評(píng)分對(duì)包含資源提供者直接信任值和資源消費(fèi)者的評(píng)分信息的信任度數(shù)據(jù)進(jìn)行更新。如圖8所示，資源分配請(qǐng)求采集裝置101包括客戶(hù)端信息接收單元1011，用于根 據(jù)Cormector&Listener線(xiàn)程實(shí)時(shí)監(jiān)聽(tīng)所有Client發(fā)送過(guò)來(lái)的消息，并進(jìn)一步發(fā)送給其余 部分處理。認(rèn)證信息提取單元1012，負(fù)責(zé)用戶(hù)的身份認(rèn)證。發(fā)布信息提取單元1013用于提 取包含用戶(hù)標(biāo)識(shí)碼、用戶(hù)名、賣(mài)價(jià)、資源提供數(shù)量、資源狀態(tài)以及資源提供時(shí)間的資源提供 者發(fā)布信息，和包含用戶(hù)標(biāo)識(shí)碼、用戶(hù)名、買(mǎi)價(jià)、資源消費(fèi)數(shù)量、資源狀態(tài)和資源消費(fèi)時(shí)間的 資源消費(fèi)者發(fā)布信息?？蛻?hù)評(píng)分提取單元1014負(fù)責(zé)提取從Client端發(fā)送過(guò)來(lái)的等級(jí)評(píng)分 消息，并存儲(chǔ)到相關(guān)媒介中。如圖9所示，資源分配信任度計(jì)算裝置102包括直接信任值獲取單元1021，用于 從存儲(chǔ)的直接信任值中讀取資源提供者直接信任值。當(dāng)前直接信任值計(jì)算單元1022，用于 根據(jù)所述的資源提供者直接信任值和預(yù)設(shè)的時(shí)間衰減函數(shù)計(jì)算出資源提供者當(dāng)前直接信 任值。推薦信任值計(jì)算單元1023，用于根據(jù)所述的資源提供者當(dāng)前直接信任值和預(yù)設(shè)的推 薦信任算法計(jì)算出資源提供者推薦信任值?？傂湃沃涤?jì)算單元1024，用于根據(jù)所述的資源 提供者當(dāng)前直接信任值和推薦信任值計(jì)算出資源提供者總信任值。資源提供者全局信任值 計(jì)算單元1025，用于根據(jù)所述的資源提供者總信任值和平均算法計(jì)算出所述的資源提供者 全局信任值。資源消費(fèi)者全局信任值計(jì)算單元1026，用于根據(jù)包含公正評(píng)分信息和非公正 評(píng)分信息在內(nèi)的資源消費(fèi)者的評(píng)分信息計(jì)算出所述的資源消費(fèi)者全局信任值。如圖10所示，資源價(jià)格雙向調(diào)節(jié)裝置103包括映射關(guān)系存儲(chǔ)單元，用于存儲(chǔ)資源 提供者信譽(yù)等級(jí)、資源提供者全局信任值以及賣(mài)價(jià)調(diào)節(jié)系數(shù)之間的映射關(guān)系，和資源消費(fèi) 者信譽(yù)等級(jí)、資源消費(fèi)者全局信任值以及買(mǎi)價(jià)調(diào)節(jié)系數(shù)之間的映射關(guān)系。服務(wù)器包括信任度數(shù)據(jù)存儲(chǔ)裝置106，用于存儲(chǔ)用戶(hù)身份認(rèn)證數(shù)據(jù)、資源提供者 直接信任值、資源消費(fèi)者的評(píng)分信息和資源提供者交易歷史數(shù)據(jù)。如圖11所示，資源信任值更新裝置105包括資源消費(fèi)者評(píng)分獲取單元1051，用 于接收所述對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)發(fā)來(lái)的資源消費(fèi)者的評(píng)分；評(píng)分過(guò)濾更新單元1052，用于對(duì)所述的資 源消費(fèi)者的評(píng)分進(jìn)行過(guò)濾，并將過(guò)濾后的評(píng)分作為資源消費(fèi)者的評(píng)分信息對(duì)預(yù)存的資源消 費(fèi)者的評(píng)分信息進(jìn)行更新；評(píng)分反饋更新單元1053，用于根據(jù)所述的資源消費(fèi)者的評(píng)分作 為資源提供者直接信任值對(duì)預(yù)存的資源提供者交易歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行更新。如圖12所示，為本實(shí)施例服務(wù)器中的算法模塊的架構(gòu)。其中在資源分配信任度計(jì)算裝置中，資源提供者全局信任值和資源消費(fèi)者全局信任值 是基于信任模型計(jì)算獲得的，其中信任模型是用于建立和更新網(wǎng)格環(huán)境下節(jié)點(diǎn)之間的雙 向信任關(guān)系。資源提供者的全局信任值和資源消費(fèi)者的GTV是該信任模型的輸出，并且分 別單獨(dú)計(jì)算得到。信任模型包括資源提供者直接信任值(DTV)模塊、資源提供者當(dāng)前直 接信任值(CDTV)計(jì)算模塊、資源提供者推薦信任值(RTV)計(jì)算模塊、資源提供者總信任值(TTV)計(jì)算模塊，資源提供者全局信任值GTV計(jì)算模塊和資源消費(fèi)者全局信任值GTV計(jì)算模塊。信任模型可包括資源提供者全局信任值GTV計(jì)算部分和資源消費(fèi)者全局信任值GTV計(jì) 算部分，資源提供者全局信任值GTV的計(jì)算包括DTV模塊獲取資源提供者的DTV，⑶TV計(jì) 算模塊根據(jù)DTV和時(shí)間衰減函數(shù)計(jì)算出CDTV，RTV計(jì)算模塊根據(jù)CDTV和推薦信任算法計(jì)算 出RTV，TTV計(jì)算模塊根據(jù)⑶TV和RTV計(jì)算出TTV，資源提供者全局信任值GTV計(jì)算模塊根 據(jù)TTV計(jì)算出資源提供者GTV。資源消費(fèi)者全局信任值GTV計(jì)算部分包括資源消費(fèi)者全 局信任值GTV計(jì)算模塊根據(jù)包含公正評(píng)分信息和非公正評(píng)分信息在內(nèi)的資源消費(fèi)者的評(píng) 分信息計(jì)算出所述的資源消費(fèi)者全局信任值GTV。在資源價(jià)格雙向調(diào)節(jié)裝置中，以激勵(lì)參數(shù)模型產(chǎn)生對(duì)資源提供者和資源消費(fèi)者拍 賣(mài)價(jià)格的雙向調(diào)節(jié)系數(shù)TP(i)和TC(i)，其中TP(i)和TC(i)分別代表資源提供者和資源消 費(fèi)者的調(diào)節(jié)參數(shù)。資源提供者和資源消費(fèi)者的GTV計(jì)算得到后，作為激勵(lì)參數(shù)模型的輸入 用于產(chǎn)生TP⑴和TC(I)0在資源匹配信息發(fā)布裝置中，如表2所示，如果資源提供者甲的GTV = -1 ；則將 GTV = -I作為激勵(lì)參數(shù)模型的輸入，激勵(lì)參數(shù)模型根據(jù)表2可輸出TP (i) =5。如果該資 源提供者的GTV = -1，則說(shuō)明該資源提供者的信任度很低，此時(shí)如果該資源提供者的資源 賣(mài)價(jià)為100貨幣單位，那么利用TP(i)系數(shù)調(diào)節(jié)后的賣(mài)價(jià)為100 X TP ⑴=100 X 5 = 500 貨幣單位。相反，如果資源提供者乙的GTV = 0. 9 ；則將GTV = 0. 9作為激勵(lì)參數(shù)模型的輸 入，激勵(lì)參數(shù)模型根據(jù)表2可輸出TP(i) = 0. 7。如果該資源提供者的GTV = 0. 9，則說(shuō)明 該資源提供者的信任度很高，此時(shí)如果該資源提供者的資源賣(mài)價(jià)為100貨幣單位，那么利 用TP(i)系數(shù)調(diào)節(jié)后的賣(mài)價(jià)為100XTP(i) = 100X0. 7 = 70 貨幣單位。在服務(wù)器中，甲乙提供相同資源的情況下，資源提供者乙的調(diào)整后的價(jià)格遠(yuǎn)低于 甲，則乙具有很高的交易優(yōu)先級(jí)，而甲的交易優(yōu)先級(jí)則很低。如表3所示，如果資源消費(fèi)者丙的GTV = -1 ；則將GTV = _1作為激勵(lì)參數(shù)模型的 輸入，激勵(lì)參數(shù)模型根據(jù)表3可輸出TC (i) =0.5。如果資源消費(fèi)者丙的GTV = -I,則說(shuō)明 資源消費(fèi)者丙的信任度很低，此時(shí)如果資源消費(fèi)者丙的資源買(mǎi)價(jià)為100貨幣單位，那么利 用TC(i)系數(shù)調(diào)節(jié)后的買(mǎi)價(jià)為100XTC(i) = 100X0. 5 = 50 貨幣單位。相反，如果資源消費(fèi)者丁的GTV= 100;則將GTV= 100作為激勵(lì)參數(shù)模型的輸 入，激勵(lì)參數(shù)模型根據(jù)表3可輸出TC(i) = 2. 5。如果資源消費(fèi)者丁的GTV = 100，則說(shuō)明 資源消費(fèi)者丁的信任度很高，此時(shí)如果資源消費(fèi)者丁的資源買(mǎi)價(jià)為100貨幣單位，那么利 用TC(i)系數(shù)調(diào)節(jié)后的買(mǎi)價(jià)為100 X TC ⑴=100X2. 5 = 250 貨幣單位。丙丁消費(fèi)相同資源的情況下，丁的調(diào)整后的價(jià)格遠(yuǎn)高于丙，則丁具有很高的交易 優(yōu)先級(jí)，而丙的交易優(yōu)先級(jí)則很低。資源匹配信息發(fā)布裝置將交易優(yōu)先級(jí)較高的資源提供者和資源消費(fèi)者進(jìn)行匹配， 并將匹配結(jié)果發(fā)送給客戶(hù)端。在資源信任值更新裝置中，接收客戶(hù)根據(jù)匹配結(jié)果進(jìn)行成功交易后為資源提供者進(jìn)行的信任度評(píng)分，并用該評(píng)分更新直接信任值和歷史數(shù)據(jù)。最終由資源消費(fèi)者共享資源 提供者提供的網(wǎng)格資源。如圖13所示，在基于信任度的網(wǎng)格資源分配服務(wù)器的資源分配系統(tǒng)中，客戶(hù)端200包括用戶(hù)登錄信息輸入裝置201，用于輸入用戶(hù)身份認(rèn)證信息；資源提供請(qǐng)求輸入裝 置202，用于輸入包含用戶(hù)標(biāo)識(shí)碼、用戶(hù)名、賣(mài)價(jià)、資源提供數(shù)量、資源狀態(tài)以及資源提供時(shí) 間的資源提供者發(fā)布信息；資源消費(fèi)請(qǐng)求輸入裝置203，用于輸入包含用戶(hù)標(biāo)識(shí)碼、用戶(hù) 名、買(mǎi)價(jià)、資源消費(fèi)數(shù)量、資源狀態(tài)和資源消費(fèi)時(shí)間的資源消費(fèi)者發(fā)布信息；資源配配結(jié)果 顯示裝置204，用于顯示資源匹配信息；資源消費(fèi)者評(píng)分輸入裝置205，用于輸入資源消費(fèi) 者的評(píng)分?？蛻?hù)端200中主要包含以下幾種界面用戶(hù)登錄界面(LoginFrame)；選擇界面(SelectFrame)，有資源消費(fèi)者(Customer)和資源提供者(Provider)兩 種選擇；資源請(qǐng)求界面，包括資源消費(fèi)請(qǐng)求界面(CustomerArmounceFrame)和資源提供 請(qǐng)求界面(ProviderAnnounceFrame)；匹配結(jié)果界面，包括資源消費(fèi)者結(jié)果界面(CustomerResultFrame)和資源提供 者界面(ProviderResultFrame)；資源過(guò)期界面(ProviderNotransFrame)0客戶(hù)端200的程序的Utils中包括Transaction、Logging和其他公用類(lèi)，其中 Transaction負(fù)責(zé)記錄資源消費(fèi)者或資源提供者的交易情況，Logging負(fù)責(zé)記錄工作日志。 負(fù)責(zé)用戶(hù)身份驗(yàn)證的數(shù)據(jù)維護(hù)，存儲(chǔ)用戶(hù)名和相應(yīng)密碼。資源提供請(qǐng)求(ProviderArmounce)存儲(chǔ)文件的格式為id = username ；price ；quality ；state ；timestamp。其中 id 為每個(gè)提交的發(fā)布 申請(qǐng)id號(hào)，username用戶(hù)名，price總價(jià)格，quality為資源數(shù)量，state為資源所處狀態(tài) (即第幾個(gè)階段)，timestamp為資源開(kāi)始申請(qǐng)時(shí)的時(shí)間。資源消費(fèi)請(qǐng)求(CustomerArmounce)存儲(chǔ)文件的格式為id = username ；price ；quality ；state ；timestamp。其中 id 為每個(gè)提交的資源 申請(qǐng)id號(hào)，username用戶(hù)名，price總價(jià)格，quality為資源數(shù)量，state為資源所處狀態(tài) (即第幾個(gè)階段)，timestamp為資源開(kāi)始申請(qǐng)時(shí)的時(shí)間。采用交易后的ProviderDTV 維護(hù) ProviderDTVTable 和 TimestampTable，交易后的 平分(ProviderTransStorage)負(fù)責(zé)資源提供者交易歷史數(shù)據(jù)(ProviderTransHistory)的 數(shù)據(jù)維護(hù)。ProviderTransHistory主要存儲(chǔ)Provider的交易歷史數(shù)據(jù)，具體數(shù)據(jù)定義如下 表4 ^ 4 :ProviderTransHistory ■白勺Mt生歹Ij ProviderDTV 負(fù)責(zé) ProviderDTVTable 禾口 TimestampTable 的數(shù)據(jù)維護(hù)。ProviderDTVTable 記錄 Provider 的 DTV 值，TimestampTable 記錄 DTV 值相應(yīng)的時(shí)間戳。 這兩個(gè)記錄都采用矩陣方式記錄。CustomerDTV 負(fù)責(zé) CustomerDTVTable 的數(shù)據(jù)維護(hù)。CustomerDTVTable 記錄每個(gè) Customer 的 DTV 值。如圖14所示，本實(shí)施例的一個(gè)帶寬分配的例子如下在基于信步驟al、客戶(hù)端1向服務(wù)器發(fā)送帶寬提供請(qǐng)求；任度的帶寬分配系統(tǒng)中，網(wǎng)格資源分配服務(wù)器通過(guò)網(wǎng)絡(luò)與客戶(hù)端1至客戶(hù)端4相 連接。其中帶寬資源分配的流程包括步驟al、客戶(hù)端1向服務(wù)器發(fā)送帶寬提供請(qǐng)求；步驟a2、客戶(hù)端2向服務(wù)器發(fā)送帶寬提供請(qǐng)求；步驟a3、客戶(hù)端3向服務(wù)器發(fā)送帶寬消費(fèi)請(qǐng)求；步驟a4、客戶(hù)端4向服務(wù)器發(fā)送帶寬消費(fèi)請(qǐng)求；步驟a5、服務(wù)器獲取網(wǎng)格環(huán)境中各客戶(hù)端發(fā)來(lái)的資源分配請(qǐng)求，并從資源分配請(qǐng) 求中提取帶寬提供請(qǐng)求和帶寬消費(fèi)請(qǐng)求，根據(jù)帶寬提供請(qǐng)求從預(yù)存的信任度數(shù)據(jù)中讀取帶 寬提供請(qǐng)求直接信任值；步驟a6、服務(wù)器根據(jù)帶寬提供者直接信任值DTV和預(yù)設(shè)的時(shí)間衰減函數(shù)計(jì)算出帶 寬提供者當(dāng)前直接信任值CDTV ；步驟a7、服務(wù)器根據(jù)帶寬提供者當(dāng)前直接信任值CDTV和預(yù)設(shè)的推薦信任算法計(jì) 算出帶寬提供者推薦信任值RTV ；步驟a8、服務(wù)器根據(jù)帶寬提供者當(dāng)前直接信任值CDTV和推薦信任值RTV計(jì)算出帶 寬提供者總信任值TTV，根據(jù)帶寬提供者總信任值TTV和平均算法計(jì)算出帶寬提供者全局 信任值GTV。步驟a9、服務(wù)器根據(jù)包含公正評(píng)分信息和非公正評(píng)分信息在內(nèi)的資源消費(fèi)者的評(píng) 分信息計(jì)算出所述的資源消費(fèi)者全局信任值。步驟alO、服務(wù)器根據(jù)所述的資源提供者全局信任值GTV生成資源提供者的賣(mài)價(jià) 調(diào)節(jié)系數(shù)。其中包括建立資源提供者信譽(yù)等級(jí)、資源提供者全局信任值以及賣(mài)價(jià)調(diào)節(jié)系數(shù) 之間的映射關(guān)系；并根據(jù)所述的資源消費(fèi)者全局信任值GTV生成資源提供者的買(mǎi)價(jià)調(diào)節(jié)系 數(shù)。其中包括建立資源消費(fèi)者信譽(yù)等級(jí)、資源消費(fèi)者全局信任值以及買(mǎi)價(jià)調(diào)節(jié)系數(shù)之間的 映射關(guān)系。步驟all.根據(jù)帶寬提供者的GTV和帶寬消費(fèi)者的GTV、TP⑴和TC⑴生成帶寬 提供者和帶寬消費(fèi)者的帶寬匹配結(jié)果信息。步驟all至步驟al5、服務(wù)器向客戶(hù)端1至客戶(hù)端4發(fā)送帶寬匹配結(jié)果信息；步驟al6至步驟al9，客戶(hù)端1和客戶(hù)端3根據(jù)接收的帶寬匹配結(jié)果信息成功的進(jìn) 行了帶寬共享交易，客戶(hù)端3消費(fèi)了客戶(hù)端1提供的帶寬資源，并向客戶(hù)1支付費(fèi)用或虛擬 費(fèi)用，并將對(duì)客戶(hù)端1的評(píng)分發(fā)送給服務(wù)器?？蛻?hù)端2和客戶(hù)端4交易失敗。步驟a20、服務(wù)器根據(jù)評(píng)分更新帶寬提供者的DTV和交易歷史記錄。步驟a21、服務(wù)器對(duì)評(píng)分進(jìn)行過(guò)濾，并根據(jù)過(guò)濾后的評(píng)分更新帶寬消費(fèi)者的評(píng)分信息ο
本實(shí)施例在網(wǎng)格資源分配過(guò)程中，引入了一種基于信任度的，采用組合雙向資源分配方式的資源分配方案，并實(shí)現(xiàn)了相應(yīng)的網(wǎng)格資源分配裝置和系統(tǒng)。本發(fā)明在一次資源 分配的交易過(guò)程中，采用每個(gè)節(jié)點(diǎn)的信任度來(lái)調(diào)整其資源分配價(jià)格。每次資源分配交易完 成后，參與分配的資源消費(fèi)者(買(mǎi)方)對(duì)資源提供者(賣(mài)方)進(jìn)行評(píng)分，且這些評(píng)分被用于 建立和更新系統(tǒng)的雙向信任關(guān)系。一方面，該方法和系統(tǒng)是基于貨幣定價(jià)機(jī)制的，因此可以 為節(jié)點(diǎn)提供激勵(lì)，使節(jié)點(diǎn)貢獻(xiàn)更多的資源，從而減輕網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)搭便車(chē)行為的影響。另一方 面，節(jié)點(diǎn)間的雙向信任關(guān)系可以識(shí)別系統(tǒng)中的惡意節(jié)點(diǎn)，并能限制甚至杜絕惡意節(jié)點(diǎn)參與 以后的資源分配。本發(fā)明中應(yīng)用了具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明的原理及實(shí)施方式進(jìn)行了闡述，以上實(shí)施例 的說(shuō)明只是用于幫助理解本發(fā)明的方法及其核心思想；同時(shí)，對(duì)于本領(lǐng)域的一般技術(shù)人員， 依據(jù)本發(fā)明的思想，在具體實(shí)施方式
及應(yīng)用范圍上均會(huì)有改變之處，綜上所述，本說(shuō)明書(shū)內(nèi) 容不應(yīng)理解為對(duì)本發(fā)明的限制。
權(quán)利要求
一種基于信任度的網(wǎng)格資源分配方法，其特征是，所述的方法包括獲取網(wǎng)格環(huán)境中各節(jié)點(diǎn)發(fā)來(lái)的資源分配請(qǐng)求，并從所述的資源分配請(qǐng)求中提取資源提供者發(fā)布信息和資源消費(fèi)者發(fā)布信息；根據(jù)所述的資源提供者發(fā)布信息和資源消費(fèi)者發(fā)布信息從預(yù)存的信任度數(shù)據(jù)中分別讀取資源提供者直接信任值和資源消費(fèi)者的評(píng)分信息，并根據(jù)所述的資源提供者直接信任值和資源消費(fèi)者的評(píng)分信息分別計(jì)算出資源提供者全局信任值和資源消費(fèi)者全局信任值；根據(jù)所述的資源提供者全局信任值生成資源提供者的賣(mài)價(jià)調(diào)節(jié)系數(shù)，并根據(jù)所述的資源消費(fèi)者全局信任值生成資源消費(fèi)者的買(mǎi)價(jià)調(diào)節(jié)系數(shù)；采用所述的賣(mài)價(jià)調(diào)節(jié)系數(shù)和買(mǎi)價(jià)調(diào)節(jié)系數(shù)分別對(duì)資源提供者發(fā)布信息中的賣(mài)價(jià)和資源消費(fèi)者發(fā)布信息中的買(mǎi)價(jià)進(jìn)行調(diào)節(jié)和匹配，生成包含匹配賣(mài)價(jià)和匹配買(mǎi)價(jià)的資源匹配信息，將所述資源匹配信息發(fā)送給對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)；獲取所述對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)發(fā)來(lái)的資源消費(fèi)者的評(píng)分，并根據(jù)所述的評(píng)分對(duì)所述的包含資源提供者直接信任值和資源消費(fèi)者的評(píng)分信息的信任度數(shù)據(jù)進(jìn)行更新。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征是，所述的資源提供者發(fā)布信息包括用戶(hù)標(biāo)識(shí) 碼、用戶(hù)名、賣(mài)價(jià)、資源提供數(shù)量、資源狀態(tài)以及資源提供時(shí)間；所述的資源消費(fèi)者發(fā)布信息包括用戶(hù)標(biāo)識(shí)碼、用戶(hù)名、買(mǎi)價(jià)、資源消費(fèi)數(shù)量、資源狀態(tài) 和資源消費(fèi)時(shí)間。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征是，根據(jù)所述的資源提供者直接信任值計(jì)算出 資源提供者全局信任值包括根據(jù)所述的資源提供者直接信任值和預(yù)設(shè)的時(shí)間衰減函數(shù)計(jì)算出資源提供者當(dāng)前直 接信任值；根據(jù)所述的資源提供者當(dāng)前直接信任值和預(yù)設(shè)的推薦信任算法計(jì)算出資源提供 者推薦信任值；根據(jù)所述的資源提供者當(dāng)前直接信任值和推薦信任值計(jì)算出資源提供者總 信任值；根據(jù)所述的資源提供者總信任值和平均算法計(jì)算出所述的資源提供者全局信任 值；根據(jù)所述的資源消費(fèi)者的評(píng)分信息計(jì)算出資源消費(fèi)者全局信任值包括根據(jù)包含公正評(píng)分信息和非公正評(píng)分信息在內(nèi)的資源消費(fèi)者的評(píng)分信息計(jì)算出所述 的資源消費(fèi)者全局信任值。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征是，根據(jù)所述的資源提供者全局信任值生成資 源提供者的賣(mài)價(jià)調(diào)節(jié)系數(shù)包括建立資源提供者信譽(yù)等級(jí)、資源提供者全局信任值以及賣(mài) 價(jià)調(diào)節(jié)系數(shù)之間的映射關(guān)系；根據(jù)所述的資源消費(fèi)者全局信任值生成資源提供者的買(mǎi)價(jià)調(diào)節(jié)系數(shù)包括建立資源消 費(fèi)者信譽(yù)等級(jí)、資源消費(fèi)者全局信任值以及買(mǎi)價(jià)調(diào)節(jié)系數(shù)之間的映射關(guān)系。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征是，所述的信任度數(shù)據(jù)包括用戶(hù)身份認(rèn)證數(shù) 據(jù)、資源提供者直接信任值、資源消費(fèi)者的評(píng)分信息和資源提供者交易歷史數(shù)據(jù)。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征是，根據(jù)所述的評(píng)分對(duì)所述的包含資源提供者 直接信任值和資源消費(fèi)者的評(píng)分信息的信任度數(shù)據(jù)進(jìn)行更新包括對(duì)所述的資源消費(fèi)者的評(píng)分進(jìn)行過(guò)濾，并根據(jù)過(guò)濾后的評(píng)分，對(duì)預(yù)存的資源消費(fèi)者的 評(píng)分信息進(jìn)行更新；根據(jù)所述的資源消費(fèi)者的評(píng)分，對(duì)預(yù)存的資源提供者直接信任值進(jìn)行更新； 根據(jù)所述的資源消費(fèi)者的評(píng)分，對(duì)預(yù)存的資源提供者交易歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行更新。
7.一種基于信任度的網(wǎng)格資源分配服務(wù)器，其特征是，所述的服務(wù)器包括資源分配請(qǐng)求采集裝置，用于獲取網(wǎng)格環(huán)境中各節(jié)點(diǎn)發(fā)來(lái)的資源分配請(qǐng)求，并從所述 的資源分配請(qǐng)求中提取資源提供者發(fā)布信息和資源消費(fèi)者發(fā)布信息；資源分配信任度計(jì)算裝置，用于根據(jù)所述的資源提供者發(fā)布信息和資源消費(fèi)者發(fā)布信 息從預(yù)存的信任度數(shù) 據(jù)中分別讀取資源提供者直接信任值和資源消費(fèi)者的評(píng)分信息，并根 據(jù)所述的資源提供者直接信任值和資源消費(fèi)者的評(píng)分信息分別計(jì)算出資源提供者全局信 任值和資源消費(fèi)者全局信任值；資源價(jià)格雙向調(diào)節(jié)裝置，用于根據(jù)所述的資源提供者全局信任值生成資源提供者的賣(mài) 價(jià)調(diào)節(jié)系數(shù)，并根據(jù)所述的資源消費(fèi)者全局信任值生成資源消費(fèi)者的買(mǎi)價(jià)調(diào)節(jié)系數(shù)；資源匹配信息發(fā)布裝置，采用所述的賣(mài)價(jià)調(diào)節(jié)系數(shù)和買(mǎi)價(jià)調(diào)節(jié)系數(shù)分別對(duì)資源提供者 發(fā)布信息中的賣(mài)價(jià)和資源消費(fèi)者發(fā)布信息中的買(mǎi)價(jià)進(jìn)行調(diào)節(jié)和匹配，生成包含匹配賣(mài)價(jià)和 匹配買(mǎi)價(jià)的資源匹配信息，將所述資源匹配信息發(fā)送給對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)；資源信任值更新裝置，用于獲取所述對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)發(fā)來(lái)的資源消費(fèi)者的評(píng)分，并根據(jù)所述 的評(píng)分對(duì)所述的包含資源提供者直接信任值和資源消費(fèi)者的評(píng)分信息的信任度數(shù)據(jù)進(jìn)行 更新。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的服務(wù)器，其特征是，所述的資源分配請(qǐng)求采集裝置包括 發(fā)布信息提取單元，用于提取包含用戶(hù)標(biāo)識(shí)碼、用戶(hù)名、賣(mài)價(jià)、資源提供數(shù)量、資源狀態(tài)以及資源提供時(shí)間的資源提供者發(fā)布信息，和包含用戶(hù)標(biāo)識(shí)碼、用戶(hù)名、買(mǎi)價(jià)、資源消費(fèi)數(shù) 量、資源狀態(tài)和資源消費(fèi)時(shí)間的資源消費(fèi)者發(fā)布信息。
9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的服務(wù)器，其特征是，所述的資源分配信任度計(jì)算裝置包括 當(dāng)前直接信任值計(jì)算單元，用于根據(jù)所述的資源提供者直接信任值和預(yù)設(shè)的時(shí)間衰減函數(shù)計(jì)算出資源提供者當(dāng)前直接信任值；推薦信任值計(jì)算單元，用于根據(jù)所述的資源提供者當(dāng)前直接信任值和預(yù)設(shè)的推薦信任 算法計(jì)算出資源提供者推薦信任值；總信任值計(jì)算單元，用于根據(jù)所述的資源提供者當(dāng)前直接信任值和推薦信任值計(jì)算出 資源提供者總信任值；資源提供者全局信任值計(jì)算單元，用于根據(jù)所述的資源提供者總信任值和平均算法計(jì) 算出所述的資源提供者全局信任值；資源消費(fèi)者全局信任值計(jì)算單元，根據(jù)包含公正評(píng)分信息和非公正評(píng)分信息在內(nèi)的資 源消費(fèi)者的評(píng)分信息計(jì)算出所述的資源消費(fèi)者全局信任值。
10.根據(jù)權(quán)利要求7所述的服務(wù)器，其特征是，所述的資源價(jià)格雙向調(diào)節(jié)裝置包括映射關(guān)系存儲(chǔ)單元，用于存儲(chǔ)資源提供者信譽(yù)等級(jí)、資源提供者全局信任值以及賣(mài)價(jià) 調(diào)節(jié)系數(shù)之間的映射關(guān)系，和資源消費(fèi)者信譽(yù)等級(jí)、資源消費(fèi)者全局信任值以及買(mǎi)價(jià)調(diào)節(jié)系數(shù)之間的映射關(guān)系。
11.根據(jù)權(quán)利要求7所述的服務(wù)器，其特征是，所述的服務(wù)器包括信任度數(shù)據(jù)存儲(chǔ)裝置，用于存儲(chǔ)用戶(hù)身份認(rèn)證數(shù)據(jù)、資源提供者直接信任值、資源消費(fèi) 者的評(píng)分信息和資源提供者交易歷史數(shù)據(jù)。
12.根據(jù)權(quán)利要求11所述的服務(wù)器，其特征是，所述的資源信任值更新裝置包括 資源消費(fèi)者評(píng)分獲取單元，用于接收所述對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)發(fā)來(lái)的資源消費(fèi)者的評(píng)分；評(píng)分過(guò)濾更新單元，用于對(duì)所述的資源消費(fèi)者的評(píng)分進(jìn)行過(guò)濾，并根據(jù)過(guò)濾后的評(píng)分， 對(duì)預(yù)存的資源消費(fèi)者的評(píng)分信息進(jìn)行更新； 評(píng)分反饋更新單元，用于根據(jù)所述的資源消費(fèi)者的評(píng)分，對(duì)預(yù)存的資源提供者交易歷 史數(shù)據(jù)進(jìn)行更新。
13.一種基于信任度的網(wǎng)格資源分配系統(tǒng)，其特征是，所述的系統(tǒng)包括網(wǎng)格資源分配 服務(wù)器和客戶(hù)端；所述的網(wǎng)格資源分配服務(wù)器通過(guò)網(wǎng)絡(luò)與所述的客戶(hù)端相連接；所述的網(wǎng)格資源分配服務(wù)器包括資源分配請(qǐng)求采集裝置，用于獲取網(wǎng)格環(huán)境中各客戶(hù)端發(fā)來(lái)的資源分配請(qǐng)求，并從所 述的資源分配請(qǐng)求中提取資源提供者發(fā)布信息和資源消費(fèi)者發(fā)布信息；資源分配信任度計(jì)算裝置，用于根據(jù)所述的資源提供者發(fā)布信息和資源消費(fèi)者發(fā)布信 息從預(yù)存的信任度數(shù)據(jù)中分別讀取資源提供者直接信任值和資源消費(fèi)者的評(píng)分信息，并根 據(jù)所述的資源提供者直接信任值和資源消費(fèi)者的評(píng)分信息的評(píng)分信息分別計(jì)算出資源提 供者全局信任值和資源消費(fèi)者全局信任值；資源價(jià)格雙向調(diào)節(jié)裝置，用于根據(jù)所述的資源提供者全局信任值生成資源提供者的賣(mài) 價(jià)調(diào)節(jié)系數(shù)，并根據(jù)所述的資源消費(fèi)者全局信任值生成資源消費(fèi)者的買(mǎi)價(jià)調(diào)節(jié)系數(shù)；資源匹配信息發(fā)布裝置，采用所述的賣(mài)價(jià)調(diào)節(jié)系數(shù)和買(mǎi)價(jià)調(diào)節(jié)系數(shù)分別對(duì)資源提供者 發(fā)布信息中的賣(mài)價(jià)和資源消費(fèi)者發(fā)布信息中的買(mǎi)價(jià)進(jìn)行調(diào)節(jié)和匹配，生成包含匹配賣(mài)價(jià)和 匹配買(mǎi)價(jià)的資源匹配信息，將所述資源匹配信息發(fā)送給對(duì)應(yīng)客戶(hù)端；資源信任值更新裝置，用于獲取所述對(duì)應(yīng)客戶(hù)端發(fā)來(lái)的資源消費(fèi)者的評(píng)分，并根據(jù)所 述的評(píng)分對(duì)所述的包含資源提供者直接信任值和資源消費(fèi)者的評(píng)分信息的信任度數(shù)據(jù)進(jìn) 行更新；所述的客戶(hù)端包括用戶(hù)登錄信息輸入裝置，用于輸入用戶(hù)身份認(rèn)證信息；資源提供請(qǐng)求輸入裝置，用于輸入包含用戶(hù)標(biāo)識(shí)碼、用戶(hù)名、賣(mài)價(jià)、資源提供數(shù)量、資源 狀態(tài)以及資源提供時(shí)間的資源提供者發(fā)布信息；資源消費(fèi)請(qǐng)求輸入裝置，用于輸入包含用戶(hù)標(biāo)識(shí)碼、用戶(hù)名、買(mǎi)價(jià)、資源消費(fèi)數(shù)量、資源 狀態(tài)和資源消費(fèi)時(shí)間的資源消費(fèi)者發(fā)布信息；資源配配結(jié)果顯示裝置，用于顯示所述的資源匹配信息； 資源消費(fèi)者評(píng)分輸入裝置，用于輸入資源消費(fèi)者的評(píng)分。
14.根據(jù)權(quán)利要求13所述的系統(tǒng)，其特征是，所述的資源分配信任度計(jì)算裝置包括 當(dāng)前直接信任值計(jì)算單元，用于根據(jù)所述的資源提供者直接信任值和預(yù)設(shè)的時(shí)間衰減函數(shù)計(jì)算出資源提供者當(dāng)前直接信任值；推薦信任值計(jì)算單元，用于根據(jù)所述的資源提供者當(dāng)前直接信任值和預(yù)設(shè)的推薦信任 算法計(jì)算出資源提供者推薦信任值；總信任值計(jì)算單元，用于根據(jù)所述的資源提供者當(dāng)前直接信任值和推薦信任值計(jì)算出 資源提供者總信任值；資源提供者全局信任值計(jì)算單元，用于根據(jù)所述的資源提供者總信任值和平均算法計(jì)算出所述的資源提供者全局信任值；資源消費(fèi)者全局信任值計(jì)算單元，根據(jù)包含公正評(píng)分信息和非公正評(píng)分信息在內(nèi)的資 源消費(fèi)者的評(píng)分信息計(jì)算出所述的資源消費(fèi)者全局信任值。
15.根據(jù)權(quán)利要求13所述的系統(tǒng)，其特征是，所述的資源價(jià)格雙向調(diào)節(jié)裝置包括映射關(guān)系存儲(chǔ)單元，用于存儲(chǔ)資源提供者信譽(yù)等級(jí)、資源提供者全局信任值以及賣(mài)價(jià) 調(diào)節(jié)系數(shù)之間的映射關(guān)系，和資源消費(fèi)者信譽(yù)等級(jí)、資源消費(fèi)者全局信任值以及買(mǎi)價(jià)調(diào)節(jié)系數(shù)之間的映射關(guān)系。
16.根據(jù)權(quán)利要求13所述的系統(tǒng)，其特征是，所述的服務(wù)器包括信任度數(shù)據(jù)存儲(chǔ)裝置，用于存儲(chǔ)用戶(hù)身份認(rèn)證數(shù)據(jù)、資源提供者直接信任值、資源消費(fèi) 者評(píng)分信息和資源提供者交易歷史數(shù)據(jù)。
全文摘要
本發(fā)明提供了一種基于信任度的網(wǎng)格資源分配方法、裝置及系統(tǒng)，該方法包括獲取網(wǎng)格環(huán)境中各節(jié)點(diǎn)發(fā)來(lái)的資源分配請(qǐng)求；根據(jù)資源提供者發(fā)布信息和資源消費(fèi)者發(fā)布信息從預(yù)存的信任度數(shù)據(jù)中分別讀取資源提供者直接信任值和資源消費(fèi)者的評(píng)分信息，并根據(jù)資源提供者直接信任值和資源消費(fèi)者的評(píng)分信息分別計(jì)算出資源提供者全局信任值和資源消費(fèi)者全局信任值；根據(jù)全局信任值生成資源提供者的賣(mài)價(jià)調(diào)節(jié)系數(shù)和資源消費(fèi)者的買(mǎi)價(jià)調(diào)節(jié)系數(shù)；對(duì)資源提供者發(fā)布信息中的賣(mài)價(jià)和資源消費(fèi)者發(fā)布信息中的買(mǎi)價(jià)進(jìn)行調(diào)節(jié)和匹配，生成資源匹配信息；客戶(hù)根據(jù)資源匹配信息進(jìn)行交易，并向服務(wù)器反饋交易結(jié)果和評(píng)分；服務(wù)器根據(jù)評(píng)分對(duì)包含資源提供者直接信任值和資源消費(fèi)者的評(píng)分信息的信任度數(shù)據(jù)進(jìn)行更新。實(shí)現(xiàn)安全的網(wǎng)格資源共享。
文檔編號(hào)H04L29/06GK101841539SQ201010152190
公開(kāi)日2010年9月22日 申請(qǐng)日期2010年4月16日 優(yōu)先權(quán)日2010年4月16日
發(fā)明者何桂立, 劉志勇, 史德年, 李巍, 汪坤 申請(qǐng)人:工業(yè)和信息化部電信傳輸研究所