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动态信任预测的认知模型   总被引:9,自引:2,他引:7       下载免费PDF全文
李小勇  桂小林 《软件学报》2010,21(1):163-176
开放系统中的信任关系本质上是最复杂的社会关系之一,涉及到假设、期望、行为和环境等多种因子,很难准确地定量表示和预测.结合人类社会的认知行为,提出了一种符合人类心理认知习惯的动态信任预测模型:(1) 构建了自适应的基于历史证据窗口的总体可信性决策方法,不但克服了已有模型常用的确定权重的主观判断方法,而且可以解决直接证据不足时的可信性预测问题;(2) 使用已有的DTT(direct trust tree)机制进行全局反馈信任信息的搜索与聚合,以降低网络带宽消耗,增强系统在大规模分布式系统中的可扩展性;(3) 引入诱导有序加权平均(induced ordered weighted averaging,简称IOWA)算子的概念,建立了基于IOWA算子的直接信任预测模型,可以用来解决传统预测模型动态适应能力不足的问题.实验结果表明,与已有模型相比,该模型具有更稳健的动态适应性,在模型的预测准确性方面也有显著的改善.  相似文献
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开放系统中的信任关系本质上是最复杂的社会关系之一,涉及假设、期望、行为和环境多种因子,很难准确地定量表示和预测。本文在现有的基于行为监控的动态信任模型的基础上,把粗糙集理论和信息熵理论结合起来应用于信任度量与预测模块。通过实验证明,新的条件信息熵权重确定方法可以解决原有权重确定方法自适应性差和行为数据规模的扩展能力差的问题。  相似文献
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