一种路径过滤性搜索算法

　　现有的信任模型在信任路径搜索方面存在两个方面的不足：搜索过程中影响信任值的因素考虑得尚不够全面，或者同一而论；同时，对邻居节点选取时，忽略了双方交互次数的重要性。针对以上两点问题，基于图论提出了一种路径过滤性搜索算法。该算法首先引入基于交互次数的诚实可信度，用以进一步衡量节点的可信程度，并作为搜索优先级的依据，使得搜索的优先顺序更加合理。同时基于影响节点可信度的多重因素进行过滤性搜索。通过算法分析，该算法算法复杂度（n -m）2量级，比原一般细粒度算法n2量级明显降低。实验结果表明，该算法能够更好地过滤掉恶意节点，提高信任路径搜索算法的准确性，抵制恶意节点攻击。