本文選題：大數(shù)據(jù) + 社交網(wǎng)絡　； 參考：《計算機工程》2017年04期

【摘要】：由于大數(shù)據(jù)環(huán)境下個體行為具有多樣性的特點,使得基于局部信息的一般個體行為信任評價模型考慮因素不全面,導致個體面臨信任危機。為此,提出一種改進的個體行為信任評價模型。采用多數(shù)據(jù)融合獲得信任評價結(jié)果,利用D-S理論對關(guān)聯(lián)信任評價的個體信任mass函數(shù)值與評估結(jié)果進行整合,計算個體出現(xiàn)不信任情況的概率。融合個體信任態(tài)勢求出關(guān)聯(lián)個體的不信任態(tài)勢,獲得個體參與信任評價的權(quán)重,得出個體行為信任評價。實驗結(jié)果表明,與基于局部信息的一般個體行為信任評價模型相比,該模型具有更高的可靠性和安全性。
[Abstract]:Due to the diversity of individual behavior in big data environment, the trust evaluation model of general individual behavior based on local information is not considered comprehensively, which leads to the individual facing trust crisis. Therefore, an improved evaluation model of individual behavior trust is proposed. Multi-data fusion is used to obtain trust evaluation results. D-S theory is used to integrate the individual trust mass function of associated trust evaluation with the evaluation results, and the probability of individual distrust is calculated. Fusion of individual trust situation to find out the related individuals' distrust situation, get the weight of individual participation trust evaluation, and get individual behavior trust evaluation. The experimental results show that this model is more reliable and secure than the general individual behavior trust evaluation model based on local information.
【作者單位】： 長沙學院數(shù)學與計算機科學系;中南大學軟件學院;
【基金】：國家自然科學基金(61379057,61502057) 長沙市科技局計劃項目(ZD1601035,ZD1601038)
【分類號】：TP393.09;TP311.13

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本文編號：1912687