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目前的信任管理模型大多数局限丁结构化的对等（Peer-to—Peer）模型，而在非结构化的对等网络环境下，如何能有效地获取节点的全局信任，并对其进行管理已成为当前的研究热点。本文提出了一种将本地信任汇聚于目标节点的邻居节点，并通过超级路径来获得目标节点的全局信任值的信任管理模型superpathTrust，较好地解决了非结构化对等网络中信任数据聚集和存储的问题，通过一系列仿真实验，表明该模型信任值计算的准确度高，开销小，与信任管理模型EigenTrust相比，能迅速识别网络中的恶意节点，大大降低恶意交易概