群智感知中采用节点社会属性的亲密度量化方法

• 作者: 安健 张文东 桂小林 蔡宁超
• 来源期刊: 西安交通大学学报
• 关键词: 群智感知 社会关系量化 亲密度 社会属性 节点融合度
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 页码范围: 73-78
• 页数: 6页
• 分类号: TP309
• 语种: 中文
• DOI: 10.7652/xjtuxb201706012

摘要

针对群智感知中节点社会关系计算存在的层次关系划分不清、关联因子描述粗糙等问题,提出一种采用社会属性的亲密度量化方法.该方法通过分析影响节点社会关系的多维要素,将节点属性因子划分为静态和动态两个维度.通过构造多维语义分级树和空间索引编码,对节点静态属性进行挖掘和形式化表示.同时,引入交互信息熵,对社会关系的不对称性进行分析和比较,以提高亲密度量化方法的客观性.基于层次分析法实现节点动态属性的二级评判和有效聚合,并通过节点融合度对亲密关系进行二次修正.实验结果表明:与已有方法相比,采用社会属性的亲密度量化方法预测准确率提高了14.67％,该方法能够有效降低群智感知中移动节点的误判概率,提高网络社团识别准确率,为候选服务节点集的选择提供有效依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	桂小林	西安交通大学电子与信息工程学院	100	1867	21.0	41.0
5	安健	西安交通大学电子与信息工程学院	20	223	8.0	14.0
9	张文东	西安交通大学电子与信息工程学院	3	54	3.0	3.0
13	蔡宁超	西安交通大学电子与信息工程学院	1	3	1.0	1.0