基于多属性决策的多维时序信任度排序模型

发布时间：2018-03-28 01:30

本文选题：信任度排序　切入点：最优协调排序　出处：《计算机应用》2013年03期

【摘要】：针对属性权重未知且评价数据为多维时序的信任度排序问题,提出一种基于线性规划理论的信任度排序方法。首先使用线性规划模型确定一维时序下属性权重未知的多个节点信任度排序上下限向量,然后建立多维时序下信任度的最优协调排序模型,再将模型转化为典型指派问题并利用匈牙利算法进行求解,从而得到各个节点的信任度排序。实例分析表明,当最优协调排序模型中距离参数q取低值时,对极值数据不敏感,可以防止少数评价数据突变造成的误评;当q选取高值时,对极值数据较敏感,可以识别受评对象中信任度摇摆不定的潜在不诚实对象。
[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.
【作者单位】：海军工程大学信息安全系;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71171198) 中国博士后科学基金资助项目(2012M512132) 湖北省自然科学基金资助项目(2011CDB052)
【分类号】：TP393.08

【参考文献】

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【共引文献】

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