首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于信息源聚类的最大熵加权信任分析算法
引用本文:侯森,罗兴国,宋克. 基于信息源聚类的最大熵加权信任分析算法[J]. 电子学报, 2015, 43(5): 993. DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2015.05.024
作者姓名:侯森  罗兴国  宋克
作者单位:中国人民解放军信息工程大学信息技术研究所,河南郑州,450002
基金项目:国家863高技术研究发展计划(No .2009AA012201);上海市科委重大科技攻关项目
摘    要:在信息网络中,不同的信息源以不同的可信性和准确性提供了各式各样的信息。为了预测这些信息反映事实的真实度,学者们提出了一些信任分析算法来迭代地计算信息源的信任度及其提供事实的准确度。然而这些算法往往忽略了信息源和事实描述对象之间的相关性。本文作者提出了一种基于信息源聚类的最大熵加权信任分析算法,该算法使我们能够在进行信任分析时有效地融合诸如描述对象属性、信息源关联性等信息。实验证明该算法能够明显的提高分析性能。

关 键 词:信息网络  最大熵  信任分析  聚类
收稿时间:2013-05-10

A Maximum Entropy Weighted Trust-Analysis Algorithm Based on Sources Clustering
HOU Sen,LUO Xing-guo,SONG Ke. A Maximum Entropy Weighted Trust-Analysis Algorithm Based on Sources Clustering[J]. Acta Electronica Sinica, 2015, 43(5): 993. DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2015.05.024
Authors:HOU Sen  LUO Xing-guo  SONG Ke
Abstract:
Keywords:information gain  maximum entropy  trust analysis  clustering
本文献已被 万方数据 等数据库收录!
点击此处可从《电子学报》浏览原始摘要信息
点击此处可从《电子学报》下载免费的PDF全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号