一种基于改进D-S证据理论的信任关系强度评估方法研究

被引：67

作者：

赵秋月 ^{[1
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左万利 ^{[1
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田中生 ^{[3
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王英 ^{[1
,2
]}

机构：

[1] 吉林大学计算机科学与技术学院

[2] 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室

[3] 吉林大学软件学院

来源：

计算机学报 | 2014年 / 37卷 / 04期

关键词：

社会网络; 信任关系强度; D-S证据理论; 模糊理论; 属性证据; 社会计算;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP393.08 [];

学科分类号：

摘要：

随着Web 2.0技术的迅速发展,社会网络开始在我们的生活中扮演着重要的角色,越来越多的人在网络中发表言论、互相交流、共享信息.然而,在社会网络中,信任关系是用户间进行交互的基础,不同用户之间的信任关系强度不同,相同用户在不同领域内的信任关系强度也存在差异,信任关系的不确定性是信任评估的最大挑战.针对以上问题提出了一种基于改进D-S证据理论的灵活直观的评估方法,该方法综合考虑用户被关注度、用户信誉度、用户活跃度和用户相似度4个方面,将这4个方面作为4个属性证据,同时根据模糊理论中的隶属度原理获取基本信任分配,然后基于以上4个属性证据构建多源属性证据信任关系强度融合模型,在领域内对其信任关系强度进行评估,最后采用Epinions中真实的数据集进行实验.实验结果验证了该方法的可行性和优势,为复杂的社会网络环境中信任关系强度评估的研究提供了有价值的新思路.

引用

页码：873 / 883

页数：11

共 10 条

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