【摘要】：針對網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中復(fù)雜的推薦信息處理問題,提出了一種基于推薦鏈分類的信任模型。該分類方法基于節(jié)點間的誠實屬性,在實際經(jīng)驗數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)之上能選擇出有效的推薦鏈。針對推薦信息的傳播使用了以信息增益為基礎(chǔ)的參數(shù),使推薦信息更精準,考慮了時間的影響并且能把交互能力與誠實屬性清楚地區(qū)分開。在最終的直接信任與推薦信息的聚合計算過程中采用了信息論中熵的概念,擺脫了以往主觀設(shè)定參數(shù)的模糊性。模型中主要的聚合參數(shù)能隨著交互的進行而不斷地修正,達到了最貼近真實值的情形。仿真實驗驗證了新模型分類的有效性以及參數(shù)設(shè)置的合理性。
[Abstract]:A trust model based on recommendation chain classification is proposed to solve the complex problem of recommendation information processing in network environment. The classification method is based on the honest attribute between nodes and can select an effective recommendation chain based on the actual empirical data. For the dissemination of recommendation information, the parameters based on the information gain are used to make the recommendation information more accurate, to consider the influence of time, and to separate the interaction ability from the honest attribute clearly. The concept of entropy in information theory is adopted in the final calculation of direct trust and recommendation information, which gets rid of the fuzziness of previous subjective setting parameters. The main aggregation parameters in the model can be modified continuously with the interaction, which is the closest to the real value. The simulation results show the validity of the new model classification and the rationality of parameter setting.
【作者單位】： 南京郵電大學(xué)計算機學(xué)院;南京郵電大學(xué)計算機技術(shù)研究所;江蘇省無線傳感網(wǎng)高技術(shù)研究重點實驗室;南京郵電大學(xué)寬帶無線通信與傳感網(wǎng)技術(shù)教育部重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61402241,61170065,61373017,61171053,61103195,61203217,61201163,61202004,61202354) 江蘇省自然科學(xué)基金資助項目(BK2012436) 江蘇省科技支撐計劃(工業(yè))基金資助項目(BE2012183、BE2012755) 省屬高校自然科學(xué)研究重大基金資助項目(11KJA520001,12KJA520002) 江蘇省高校自然科學(xué)基金資助項目(13KJB520017) 南京郵電大學(xué)科研基金資助項目(NY213155) 高校科研成果產(chǎn)業(yè)化推進工程基金資助項目(JHB2012-7) 江蘇高校優(yōu)勢學(xué)科建設(shè)工程基金資助項目(yx002001)~~
【分類號】：TP391.3;TP393.08

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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【相似文獻】

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本文編號：2341839