抗恶意专家
通过信誉机制过滤恶意专家，直接反馈与全局声誉共同构建可靠信任关系。
You, Xinli · 侯福均 · Chiclana, Francisco
Information Fusion 2024
信任关系仅从专家的直接交互和口碑中动态获得，部署时不需要任何外部社交结构信息。
在信任评估前引入信任可信度度量，能够识别并剔除恶意专家，防止其操纵信任评分。
全局声誉综合了给予和接收的信任反馈，使专家必须持续表现良好才能维持声誉，从而保证可信通信。