典型文献
基于改进D-S证据理论的微博不可信用户识别研究
文献摘要：
[目的]利用改进的D-S证据理论实现含主观不确定性的微博不可信用户识别.[方法]基于证据距离改进D-S证据理论,依据该理论将微博用户历史博文的可信度转化为证据,融合证据生成用户的信任区间.在此基础上,利用决策树算法实现对不可信用户的识别.[结果]与当前认可度较高的不可信用户识别方法相比,本文提出的方法时间消耗最多减少287.4秒,Fl值最多提高31.9个百分点,一致性检验的卡方值最优.[局限]仅考虑时间衰减、证据冲突带来的主观不确定性,未考虑认知差异对主观性的影响.[结论]基于改进的D-S证据理论进行微博不可信用户识别,能够提升识别效果.
文献关键词：
微博;不可信用户;主观不确定性;D-S证据理论
中图分类号：
作者姓名：
徐建民;王恺霖;吴树芳
作者机构：
河北大学网络空间安全与计算机学院 保定071002;河北大学管理学院 保定071002
文献出处：
引用格式：
[1]徐建民;王恺霖;吴树芳-.基于改进D-S证据理论的微博不可信用户识别研究)[J].数据分析与知识发现,2022(12):99-112
A类：
不可信用户
B类：
证据理论,用户识别,理论实现,主观不确定性,确定性的,基于证据,证据距离,微博用户,博文,可信度,决策树算法,算法实现,认可度,Fl,百分点,一致性检验,证据冲突,认知差异,主观性
AB值：
0.250872
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