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基于多屬性決策的多維時(shí)序信任度排序模型

發(fā)布時(shí)間:2018-03-28 01:30

  本文選題:信任度排序 切入點(diǎn):最優(yōu)協(xié)調(diào)排序 出處:《計(jì)算機(jī)應(yīng)用》2013年03期


【摘要】:針對(duì)屬性權(quán)重未知且評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)為多維時(shí)序的信任度排序問(wèn)題,提出一種基于線性規(guī)劃理論的信任度排序方法。首先使用線性規(guī)劃模型確定一維時(shí)序下屬性權(quán)重未知的多個(gè)節(jié)點(diǎn)信任度排序上下限向量,然后建立多維時(shí)序下信任度的最優(yōu)協(xié)調(diào)排序模型,再將模型轉(zhuǎn)化為典型指派問(wèn)題并利用匈牙利算法進(jìn)行求解,從而得到各個(gè)節(jié)點(diǎn)的信任度排序。實(shí)例分析表明,當(dāng)最優(yōu)協(xié)調(diào)排序模型中距離參數(shù)q取低值時(shí),對(duì)極值數(shù)據(jù)不敏感,可以防止少數(shù)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)突變?cè)斐傻恼`評(píng);當(dāng)q選取高值時(shí),對(duì)極值數(shù)據(jù)較敏感,可以識(shí)別受評(píng)對(duì)象中信任度搖擺不定的潛在不誠(chéng)實(shí)對(duì)象。
[Abstract]:Aiming at the trust ranking problem in which the attribute weight is unknown and the evaluation data is multidimensional time series, A trust ranking method based on linear programming theory is proposed. Firstly, a linear programming model is used to determine the upper and lower bound vectors of trust ranking for multiple nodes with unknown attribute weights in one-dimensional time series. Then, the optimal coordinated ranking model of trust degree in multidimensional time series is established, and then the model is transformed into a typical assignment problem and solved by Hungarian algorithm, and the trust ranking of each node is obtained. When the distance parameter Q in the optimal coordination ranking model takes a low value, it is insensitive to the extreme value data, which can prevent the misevaluation caused by the mutation of a few evaluation data, and when Q selects the high value, it is more sensitive to the extreme value data. Potential dishonest objects that are subject to uncertainty of trust can be identified.
【作者單位】: 海軍工程大學(xué)信息安全系;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71171198) 中國(guó)博士后科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2012M512132) 湖北省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2011CDB052)
【分類號(hào)】:TP393.08

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào):1674170

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