大数据可信性度量方法

• 作者: 李刚 李天琦 王红玉 程晓荣
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 大数据 数据源 可信计算 可信度量 建模与仿真
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 软件与算法
• 页码范围: 652-658
• 页数: 7页
• 分类号: TP301
• 字数: 6949字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16208/j.issn1000-7024.2017.03.018

摘要

在传统数据可信分析理论的基础上,通过增加时间因子与惩罚因子等权重参数,构建层次化的动态大数据可信分析网络模型.将大数据的可信性分析问题归结为数据源、数据源之间及数据传播网络路径的组合问题,通过计算数据源之间的可信度、数据源的可信度、数据的可信度,动态地构建大数据的可信性分析网络,通过所构建的可信性分析网络计算数据的全局可信度.仿真结果表明,该模型能较好地满足大数据的可信性度量需求,为今后进一步研究可信性度量方法提供了解决问题的思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程晓荣	华北电力大学控制与计算机工程学院	86	480	12.0	19.0
2	李刚	华北电力大学控制与计算机工程学院	45	490	13.0	21.0
3	王红玉	河北师范大学信息技术学院	6	5	2.0	2.0
4	李天琦	华北电力大学控制与计算机工程学院	5	9	2.0	2.0