基于信息源聚类的最大熵加权信任分析算法

• 作者: 侯森 宋克 罗兴国
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 信息网络 最大熵 信任分析 聚类
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 科研通信
• 页码范围: 993-999
• 页数: 7页
• 分类号: TP14
• 字数: 6829字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2015.05.024

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。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗兴国	中国人民解放军信息工程大学信息技术研究所	2	56	2.0	2.0
2	侯森	中国人民解放军信息工程大学信息技术研究所	4	40	2.0	4.0
3	宋克	中国人民解放军信息工程大学信息技术研究所	1	36	1.0	1.0