数据交换方法技术

本发明专利技术提供了数据交互方法，包括：网络中的第一节点获得网络中反馈节点对将要进行数据交互的多个第二节点的信任向量集合；第一节点根据信任向量集合确定多个第二节点的信任值；第一节点根据信任值，从多个第二节点中确定要进行数据交互的交互对象节点；第一节点与确定的交互对象节点进行数据交互。本发明专利技术还提供了一种数据交互系统。本发明专利技术能有效地降低误判次数，从而促进网络节点数据交互的可靠性和可用性。

【技术实现步骤摘要】
数据交换方法
本专利技术涉及网络信息处理技术，尤其涉及一种在对等网络中的数据交互方法。
技术介绍
在对等网络环境中，互不相识的主体之间经常需要进行数据交互来完成某项活动，诸如网络交易、点对点文件传输下载等。网络中数据量是非常巨大的，而且真假数据混杂。如何从大量数据中滤除无价值的或虚假的数据，获取和利用有价值的真实数据，对于对等网络的有效利用是很重要的。以对等网络环境的服务交易为例，服务的主体身份可以分为服务请求者与服务提供者。当一个请求者面临多个可供选择的服务提供者时，请求者如何确定一个可信、可靠的服务提供者并向其获取优质的服务，是对等网络中的关键技术问题。对于服务提供者的服务评价数据是确定服务提供者的可信和可靠程度的一项判断依据。但是，社会的复杂性、网络的虚拟性和非直接接触性等，使得对于服务提供者的评价数据存在真实评价数据、不完全客观的评价数据、以及虚假恶意的评价数据(以下简称“不实评价数据”)等各种情况。如果任由不实评价数据存在，那么人们就无法辨别或确认服务提供者的真实的服务质量，导致网络交易和服务环境的混乱和破坏。因此，在网络服务环境中，有必要对不实评价数据进行过滤。目前在不实评价数据过滤的问题上，大多采用了基于偏离度的过滤方法，该类方法的主要思想是：以评价数据者对同一服务提供者的评价数据差异程度，去刻画偏离度的大小，认为偏离度大的节点就是恶意节点。这种假设与实际情况不符，容易造成误判。事实上，直接将节点简单划为诚实节点与恶意节点，不能完全概括节点在实际系统中的行为特征，会造成误判。例如：如果某节点提供的服务是一部电子书，有的用户喜欢该书，有的用户却不喜欢，这种差异大多是由用户的主观性产生；但是如果某节点诋毁该电子书是一个病毒文件，给出差评，这很可能是恶意评价数据。因此主观评价数据和恶意评价数据极有可能会表现出一致性，使得两者的评价数据相似度很大，造成算法误判。同样，部分节点对某次交互过程不愿给出有价值的评价数据，选择系统默认的评价数据，呈现出消极性。这种评价数据本身并不带有恶意性，但在评价数据过滤的过程中，与恶意节点形成优势共谋，也会使基于评价数据偏离度的算法失效。因此，现有的不实评价数据过滤方法的效果并不理想。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供数据交换方法，提高数据交互的有效性。根据本专利技术的一个方面，提供了数据交互方法，包括：网络中的第一节点获得网络中反馈节点对将要进行数据交互的多个第二节点的信任向量集合；第一节点根据信任向量集合确定多个第二节点的信任值；第一节点根据确定的信任值，从多个第二节点中确定要进行数据交互的交互对象节点；第一节点与确定的交互对象节点进行数据交互。在一些实施方式中，其中信任向量集合根据反馈节点对各第二节点的评价数据向量集以及各个反馈节点的反馈信任度来确定，其中是反馈节点之一ri对第二节点pj的评价数据向量；和/或其中确定第二节点的信任值包括：对信任向量集合中的每个节点ri，选择保留可信度较高的评价数据和相应的节点；和根据选择的相应节点的评价数据，确定第二节点的信任值。在一些实施方式中，选择保留可信度较高的评价数据和相应的节点的步骤可包括：识别信任向量集合中各节点的是否包含不可靠的评价数据；和删除信任向量集合中不可靠评价数据对应的节点。上述步骤中，根据选择的节点的评价数据，确定第二节点的信任值的步骤可包括：根据设置异常值门限范围，删除集合中高于异常评价门限值上限的评价数据和低于异常评价门限值下限的评价数据；对删除异常门限后的集合，提取任意两组评价数据做差并分组；对于分组的评价数据，选择在各节点对第二节点的信任评价集合TrustTable中所占比重较多的一组；和对选择的一组评价数据，取加权平均，得到反馈信任度Γf，从TrustTable查询得到直接信任度Γd，根据直接信任度Γd和反馈信任度Γf，确定第二节点的信任值trustj。在一些实施方式中，还可以包括：进一步判断第二节点的信任值trustj是否大于预定值,如果判断结果为信任值大于预定值，则第一节点确定该第二节点为交互对象节点，并与交互对象节点进行数据交互。在一些实施方式中，信任度确定单元根据反馈节点对各第二节点的评价数据向量集以及各个反馈节点的反馈信任度来确定，其中是反馈节点之一ri对第二节点pj的评价数据向量。其中，信任度确定单元还可对信任向量集合中的每个节点ri，选择保留可信度较高的评价数据和相应的节点；和根据选择的相应节点的评价数据，确定第二节点的信任值。在一些实施方式中，信任度确定单元可识别信任向量集合中各节点的是否包含不可靠的评价数据，并删除信任向量集合中不可靠评价数据对应的节点。在一些实施方式中，信任度确定单元还执行以下操作：根据设置异常值门限范围，删除集合中高于异常评价门限值上限的评价数据和低于异常评价门限值下限的评价数据；对删除异常门限后的集合，提取任意两组评价数据做差并分组；对于分组的评价数据，选择在各节点对第二节点的信任评价集合TrustTable中所占比重较多的一组；和对选择的一组评价数据，取加权平均，得到反馈信任度Γf，从TrustTable查询得到直接信任度Γd，根据直接信任度Γd和反馈信任度Γf，确定第二节点的信任值trustj。在一些实施方式中，数据交互单元可判断第二节点的信任值trustj是否大于预定值,如果判断结果为信任值大于预定值，则第一节点确定该第二节点为交互对象节点，并与交互对象节点进行数据交互。本专利技术能有效地降低在网络节点间进行数据交互时的误判次数，从而促进网络节点数据交互的可靠性和可用性。附图说明图1为本专利技术一种实施方式的数据交互体系结构示意图；图2为本专利技术一种实施方式的数据交互的方法流程示意图。图3为本专利技术一种实施方式的数据交互系统示意图。具体实施方式下面结合附图及具体实施例对本专利技术作进一步的详细说明。如图1所示，本专利技术提供的数据交互方法可以应用在对等网络环境中。在下文中，服务请求者作为第一节点100，服务提供者作为第一节点100，为服务请求者(第一节点100)提供对服务提供者(第一节点100)评价数据反馈的为反馈节点200。可以理解，第一节点100、第一节点100和反馈节点200的节点类型并不是固定的，可以根据数据交互的内容或其它因素变换类型。该对等网络环境没有核心超级节点，因而评价数据不是围绕服务提供者展开。在服务请求者获取服务的过程中，服务请求者主动收集反馈评价数据，对收集到的反馈评价数据进行过滤和识别，进而对服务提供者的信任度进行估测，向信任度高的服务提供者节点获取服务，并对此次服务的实际交互过程做出评价数据。同时，动态更新对服务提供者的可信状态，为下次转发TrustTable提供可信状态依据，TrustTable包含信任向量，服务请求者，服务提供者和服务请求者对服务提供者做出的信任估测。反馈评价数据的生成和转发按如下方式进行。反馈评价数据来源于FeedbacksPeers，FeedbacksPeers为网络中不参与某次交互的其他节点，向交互节点中的被提供服务节点(即请求服务的节点)反馈相关信任消息，主要是信任向量。FeedbacksPeers对服务提供者的评价数据向量集合进行处理，其中评价数据向量表示为如下文所述，由评价数据向量计算得到信任向量。评价数据本文档来自技高网...

【技术保护点】
数据交互方法，包括：网络中的第一节点（100）获得网络中反馈节点（200）对将要进行数据交互的多个第二节点（300）的信任向量集合；所述第一节点（100）根据所述信任向量集合确定所述多个第二节点（300）的信任值；所述第一节点（100）根据所述信任值，从所述多个第二节点（300）中确定要进行数据交互的交互对象节点；所述第一节点（100）与所述确定的交互对象节点进行数据交互。

【技术特征摘要】
1.数据交互方法，包括：网络中的第一节点(100)获得网络中反馈节点(200)对将要进行数据交互的多个第二节点(300)的信任向量集合；所述第一节点(100)根据所述信任向量集合确定所述多个第二节点(300)的信任值；所述第一节点(100)根据所述信任值，从所述多个第二节点(300)中确定要进行数据交互的交互对象节点；所述第一节点(100)与所述确定的交互对象节点进行数据交互；所述信任向量集合根据所述反馈节点(200)对各所述第二节点(300)的评价数据向量集以及各个所述反馈节点(200)的反馈信任度来确定，其中是所述反馈节点(200)之一ri对所述第二节点(300)pj的评价数据向量；所述确定所述第二节点(300)的信任值包括：对所述信任向量集合中的每个所述节点ri，选择保留可信度较高的评价数据和相应的节点；根据所述选择的相应节点的评价数据，确定所述第二节点(300)的信任值；所述选择保留可信度较高的评价数据和相应的节点的步骤包括：识别所述信任向量集合中各节点的是否包含不可靠的评价数据；删除所述信任向量集合中不可靠评价数据对应的节点；所述根据所述选择的节点的评价数据，确定所述第二节点(300)的信任值的步骤包括：根据设置异常值门限范围，删除集合中高于异常评价门限值上限的评价数据和低于异常评价门限值下限的评价数据；对所述删除集合中高于异常评价门限值上限的评价数据和低于异常评价门限值下限的评价数据的所述集合，提取任意两组评价数据做差并分组；对于所述分组的评价数据，选择在各节点对所述第二节...

【专利技术属性】
技术研发人员：王进，陈建平，顾翔，王有元，陈亮，
申请(专利权)人：南通大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32