【摘要】：現(xiàn)有信任網(wǎng)絡(luò)研究大多側(cè)重于信任的推理及聚合計算,缺乏對實(shí)體重要性及其關(guān)聯(lián)性分析,為此該文提出一種多維信任序列模式(Multi-dimensional Trust Sequential Patterns,MTSP)挖掘算法。該算法包括頻繁信任序列挖掘和多維模式篩選兩個處理過程,綜合考慮信任強(qiáng)度、路徑長度和實(shí)體可信度等多維度因素,有效地挖掘出信任網(wǎng)絡(luò)中的頻繁多維信任序列所包含的重要實(shí)體及其關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)。仿真實(shí)驗(yàn)表明該文所提MTSP算法的挖掘結(jié)果全面、準(zhǔn)確地反映了信任網(wǎng)絡(luò)中重要信任實(shí)體關(guān)聯(lián)性及其序列結(jié)構(gòu)特征。
[Abstract]:Most of the existing researches on trust networks focus on reasoning and aggregate computing of trust, and lack of entity importance and relevance analysis. In this paper, a multi-dimensional trust sequential pattern (MTSP) mining algorithm is proposed in this paper. The algorithm includes two processing processes: frequent trust sequence mining and multi-dimension pattern filtering. The multi-dimensional factors, such as trust intensity, path length and entity reliability, are considered comprehensively. The important entities and their association structures contained in frequent multidimensional trust sequences in trust networks are effectively mined. The simulation results show that the mining results of the MTSP algorithm proposed in this paper are comprehensive and accurately reflect the relevance of important trust entities and the structural characteristics of their sequences in trust networks.
【作者單位】： 浙江工業(yè)大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;浙江省可視媒體智能處理技術(shù)研究重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61070042) 浙江省自然科學(xué)基金(LY13F020026,Y1080102)資助課題
【分類號】：TP393.01

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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相關(guān)會議論文 前5條

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前7條

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

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本文編號：2128289