面向社交大数据的个体行为信任评价

发布时间：2018-05-20 02:03

  本文选题：大数据 + 社交网络　； 参考：《计算机工程》2017年04期

【摘要】：由于大数据环境下个体行为具有多样性的特点,使得基于局部信息的一般个体行为信任评价模型考虑因素不全面,导致个体面临信任危机。为此,提出一种改进的个体行为信任评价模型。采用多数据融合获得信任评价结果,利用D-S理论对关联信任评价的个体信任mass函数值与评估结果进行整合,计算个体出现不信任情况的概率。融合个体信任态势求出关联个体的不信任态势,获得个体参与信任评价的权重,得出个体行为信任评价。实验结果表明,与基于局部信息的一般个体行为信任评价模型相比,该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.
【作者单位】： 长沙学院数学与计算机科学系;中南大学软件学院;
【基金】：国家自然科学基金(61379057,61502057) 长沙市科技局计划项目(ZD1601035,ZD1601038)
【分类号】：TP393.09;TP311.13

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本文编号：1912687