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在高动态、异构和动态的服务计算环境下，信任度量依赖于推荐信任信息的交流与共享，而现有信任度量方法忽略了对推荐信息内涵和特征的分析，导致实体间的主客观差异性严重影响了信任度量的准确性。首先给出了信任及其度量的形式化语义，提出了一种以经验为核心概念类的经验本体E-Ont，明确了交互经验相关的概念及属性，在此基础上给出了信任推导及聚合方法。与基于评价和上下文的信任度量方法相比，所提方法增强了信任度量的准确性，利于服务请求者在开放、异构服务环境下选择可信的服务提供方进行交互。