2、网格资源信任与生物医学数据发现技术解析

网格资源信任与生物医学数据发现技术解析

在当今数字化时代，网格计算和生物医学数据处理领域面临着诸多挑战，如信任模型的可靠性以及数据语义异质性下的资源发现问题。本文将深入探讨两个关键技术：增强可靠性的网格声誉信任模型和考虑语义异质性的生物医学数据网格资源发现方法。

增强可靠性的网格声誉信任模型

在网格计算中，信任模型对于确保交易的可靠性至关重要。通过模拟研究，对比两个模型发现，三次模拟中有 91% 的结果一致，另外 9% 的差异源于新因素（如上下文和复杂性）的加入。该模型假设用户 1 到用户 5 以及提供者 1 到提供者 5 为恶意节点，并通过阻止这些恶意节点参与交易来提高可靠性。

第二次模拟研究对比了之前提出的模型和当前模型，结果表明当前模型因增加了额外参数而更加准确。模拟运行三次，每次 100 次，结果记录在表 4 和表 5 中。

交易范围	之前模型处理结果	当前模型处理结果	原因
1 - 11	批准	拒绝	提供者被假设为恶意节点，当前模型纠正了之前模型的错误
12 - 28	拒绝	批准	提供者和用户可能同为恶意或善意节点，新系统批准了这些交易