基于Beta信誉模型的虚假Web服务QoS反馈滤除算法

针对由于Web服务推荐用户提交虚假QoS反馈而导致的QoS预测准确度下降问题,提出了一种基于Beta信誉模型的虚假QoS反馈滤除算法。该算法首先将若干个经过认证的中心用户作为初始可信用户集;然后,评估用户反馈数据与可信用户集反馈数据的偏离程度;最后,根据用户提交的偏离反馈次数对其信誉度进行评估,并将信誉度高于可信阈值的用户判定为可信用户,使可信用户集得到更新。通过循环执行以上过程,大部分虚假用户将被分离出系统。实验结果表明:该算法具有较强的虚假用户筛查能力,可有效提升QoS预测算法的抗攻击能力。