[发明专利]车载社交网络中融合社交属性的车辆节点信任评估方法

摘要

本发明公开了车载社交网络中融合社交属性的车辆节点信任评估方法，通过节点的历史通信行为计算节点的直接信任和间接信任，对节点的直接信任和间接信任加权相加得到通信信任；通过判断评估节点与受评节点是否属于同一个社区，对节点进行社区分类：评估节点与受评节点属于同一个社区的进行社区内计算，评估节点与受评节点不属于同一个社区的进行社区间计算，得到社交信任；基于节点的通信信任与社交信任计算节点总信任度。车载社交网络中的混合信任评估模型能对节点的信任度进行有效地评估，有效提高车辆节点信任评估的准确性，抵制恶意节点的攻击，提高车载社交网络的安全性。

主权项

1.车载社交网络中融合社交属性的车辆节点信任评估方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1)，在车载社交网络中，基于节点V_j的历史通信行为计算节点的直接信任和间接信任，加权得到节点的通信信任；步骤2)，判断节点V_i与节点V_j是否在同一个社区；步骤3)，根据节点V_i与节点V_j是否在同一个社区，计算节点V_j的社交信任：3.1若节点V_i与节点V_j在同一个社区，通过计算节点V_i与节点V_j的相似性和亲密度，得到节点V_j的社交信任：节点V_i和节点V_j之间的相似性表示节点V_i和节点V_j的社区内共同邻居节点占两个节点所有的邻居节点的比例与节点V_i、节点V_j相似距离之和；在时刻τ，节点V_i和节点V_j之间的相似性表示为：的值越大，表示节点V_i和节点V_j之间的共同邻居越多，越相似，它们之间的信任程度越高；表示节点V_i在τ时刻的邻居节点集合，即节点V_i通信范围内可以连接的节点集合，表示节点V_i在τ时刻的邻居节点集合，即节点V_j通信范围内可以连接的节点集合，L表示节点V_i与节点V_j的相似距离；节点V_i和节点V_j的亲密度指在一段时间t内，节点V_i和节点V_j的连接总次数占节点V_i在时间t内与所有节点连接总次数的比例；亲密度计算公式如下：表示节点V_i和节点V_j的亲密度，表示节点V_i和节点V_j在时间t内的连接总次数，表示在时间t内节点V_i与所在社区其他节点建立连接的总次数，N为节点V_i所在社区节点总数；节点V_j的社交信任值S(V_i,V_j)计算公式如下：α₂、β₂为权重系数，α₂+β₂＝1；3.2若节点V_i与节点V_j不在同一个社区，用节点的社区中心性来量化节点的社交关系大小；计算节点V_j在社区的中心性，得到节点V_j的社交信任；步骤4)，计算节点V_j在车载社交网络的总信任度，节点V_j的总信任度由通信信任与社交信任加权得到，T(V_i,V_j)表示节点V_j的通信信任，S(V_i,V_j)表示节点V_j的社交信任，则节点V_j的总信任度计算如下：α₄,β₄是权重因子，α₄+β₄＝1。