面向社交大数据的个体行为信任评价

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.

关键词：大数据、社交网络、信任评价、个体行为、信任态势

所属期刊栏目：43

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61379057,61502057;长沙市科技局计划项目ZD1601035,ZD1601038

在线出版日期：2017-05-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：34-38