基于CNN算法的网络信任等级模型研究

摘要：

提出一种基于CNN算法的网络信任等级模型,解决用户节点信任值的高低对整个网络信任度造成影响问题.使用设定好的卷积神经网络对用户节点数据进行训练,完成用户信任等级分类工作,在提高执行效率的基础上,对数据完成有效分类,确定用户特征属性的具体维度范围,并通过噪声、运行时间、准确率和分类精度等不同方面对不同算法进行对比验证模型,实验结果表明,改进后的算法在集群环境下执行的效率得到很大提升,能够高效处理实验数据.

关键词：CNN、信任模型、信任等级分类、模型验证

所属期刊栏目：40

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：吉林省科技发展计划重点科技攻关项目20150204036GX

在线出版日期：2017-10-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：93-98