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摘要:
基于证据理论的信任模型是常用的信任模型之一,且证据理论是一种具有良好理论基础的不确定性推理方法.为了解决证据收集以及冲突证据合成可能会产生不合理结果的问题,通过改进证据收集方法提高证据质量,同时结合证据距离、相似度、支持度和可信度,在证据合成过程中将冲突证据进行重新分配.实验结果表明:改进的证据合成机制提高了合成证据的合理性,使得信任计算结果更为可信.
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文献信息
篇名 基于证据理论的信任模型中冲突证据
来源期刊 山东大学学报(工学版) 学科 工学
关键词 证据理论 冲突证据合成 信任模型 证据收集 证据可信度
年,卷(期) 2013,(1) 所属期刊栏目 机器学习与数据挖掘
研究方向 页码范围 48-53
页数 分类号 TP311
字数 语种 中文
DOI 10.6040/j.issn.1672-3961.1.2012.176
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 翟玉庆 东南大学计算机科学与工程学院 46 489 12.0 20.0
2 张欣怡 东南大学计算机科学与工程学院 1 5 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
证据理论
冲突证据合成
信任模型
证据收集
证据可信度
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
山东大学学报(工学版)
双月刊
1672-3961
37-1391/T
大16开
济南市经十路17923号
24-221
1956
chi
出版文献量(篇)
3095
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