Abstract-I detta papper tillämpar vi tanken på maximal träd för att föreslå en peer klassificeringsmetod. Det är baserat på fuzzy clustring. Metoden klassificerar effektivt rekommendationskollegor efter deras betrodda nivå. Slutligen, experimentresultaten visar att om du väljer rekommendationskamrater med högre pålitlig nivå, kommer deras rekommendationsresultat att vara mer sanningsenliga och tillförlitliga. Så vår metod kan effektivt undvika falska rekommendationer, och öka tillförlitligheten av förtroende utvärdering i P2P-nätverk.
I papper REF föreslås en kollegial klassificeringsmetod baserad på tanken på maximalt träd, som effektivt kan klassificera rekommendationskollegor efter deras betrodda nivå.
A Recommendation Trust Method Based on Fuzzy Clustering in P2P Networks
{'venue': 'JSW', 'journal': 'JSW', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}