检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：曹利李原帅陈宇张竞丹田佳欣陆昕宇叶晓桐居嘉鹏 226000 江苏省南通市崇川区永福路79号1幢南通大学技术转移研究院

本发明提供了一种车联网环境下多因素综合信任度评估方法，属于车联网安全技术领域。解决了车联网环境下信任评估管理机制评估因素少导致评估结果片面以及灵活度低的技术问题。其技术方案包括以下步骤：S1、TA初始化以及入网的RSU和车... 详细信息

标准号: CN117202203A

本发明提供了一种车联网环境下多因素综合信任度评估方法，属于车联网安全技术领域。解决了车联网环境下信任评估管理机制评估因素少导致评估结果片面以及灵活度低的技术问题。其技术方案包括以下步骤：S1、TA初始化以及入网的RSU和车辆的注册；S2、RSU和入域车辆进行双向身份认证；S3、车辆信任评估；S4、评估车辆进行信任决策。本发明的有益效果为：改进了信任管理机制的准确性，针对车联网环境去中心化、计算力弱的问题，通过设计分布式协作计算模型完成车辆信任值计算，以适应车联网环境。

关键词：车联网信任评估安全技术领域双向身份认证分布式协作综合信任度管理机制计算模型评估结果评估因素信任管理初始化灵活度中心化评估入网改进决策

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面向物联网节点的综合信任度评估模型建立

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电脑知识与技术 2020年第9期16卷 51-52页

作者：徐欢夏浩军李孟娟杨凌职业技术学院陕西杨凌712100

作为新型应用技术,物联网实现了迅速更新发展,在促进能源、科学技术、医疗与教育等多领域发挥着战略性作用。基于物联网应用环境的安全与信任问题备受社会各界积极关注。就既有物联网信任度评估模型效果不佳,准确性低,难以应对节点恶意... 详细信息

作为新型应用技术,物联网实现了迅速更新发展,在促进能源、科学技术、医疗与教育等多领域发挥着战略性作用。基于物联网应用环境的安全与信任问题备受社会各界积极关注。就既有物联网信任度评估模型效果不佳,准确性低,难以应对节点恶意行为等缺陷,制定了基于物联网节点的综合信任度评估模型。设计节点同质量服务强度评估指标,促使非入侵要素在信任度评估中的影响性有所下降;基于节点相似性、评价差异性、节点信任度值等多角度,对推荐节点可靠性进行全面评估,以此为推荐信任度权重;在此基础上,以熵为载体对直接信任度权重进行计算分析,同时对节点综合信任度值加以计算。

关键词：物联网节点综合信任度评估模型

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基于用户综合信任度与社区信任传播的推荐算法

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计算机工程 2018年第12期44卷 294-300页

作者：周娅柴旺韩君阳张国梁桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004

传统的协同过滤推荐算法存在数据稀疏性、用户冷启动等问题,基于信任机制的推荐算法虽然能够缓解数据稀疏性问题,但是在信任传播过程中时间成本过高。为此,提出基于用户综合信任度与社区信任传播的推荐算法,通过算法中的虚拟社区信任模... 详细信息

传统的协同过滤推荐算法存在数据稀疏性、用户冷启动等问题,基于信任机制的推荐算法虽然能够缓解数据稀疏性问题,但是在信任传播过程中时间成本过高。为此,提出基于用户综合信任度与社区信任传播的推荐算法,通过算法中的虚拟社区信任模型获取用户综合信任度,将其带入协同过滤算法得到推荐结果。该算法综合考虑显性和隐性2种直接信任度,得到直接综合信任度构建用户信任网络,并利用重叠社区发现算法为用户划分专属虚拟社区进行信任传播,弥补直接综合信任度数量的不足。在Epinions数据集上的实验结果表明,该算法能够在缓解数据稀疏性和用户冷启动问题的同时,降低信任传播的时间成本,提高推荐质量。

关键词：推荐算法综合信任度信任网络虚拟社区信任传播协同过滤

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基于社交网络综合信任度和商品流行度的个性化推荐

基于社交网络综合信任度和商品流行度的个性化推荐

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作者：张展吉林大学

学位级别：硕士

个性化推荐系统如今被广泛的应用在各个领域当中,因为它可以解决人们在网络生活中所遇见的“信息过载”问题,并为用户提供所需的商品、服务推荐。对用户兴趣进行建模是整个推荐过程中最为关键的部分,建立的用户兴趣模型的好坏直接影响... 详细信息

个性化推荐系统如今被广泛的应用在各个领域当中,因为它可以解决人们在网络生活中所遇见的“信息过载”问题,并为用户提供所需的商品、服务推荐。对用户兴趣进行建模是整个推荐过程中最为关键的部分,建立的用户兴趣模型的好坏直接影响到推荐结果是否准确。由于用户的兴趣往往是变化的,传统的个性化推荐采用的时间窗口法与遗忘函数法无法解决用户发生新增兴趣的问题。近年来,随着社交网络技术的不断发展,基于社交网络的推荐算法也成为个性化推荐领域研究热点。基于社交网络信任度的推荐算法在获取目标用户邻近矩阵中的用户时,考虑的只是用户之间的信任关系,忽略了用户之间的相似关系。为解决用户兴趣度迁移问题与基于社交网络信任度算法不足,本文的主要工作如下:第一,分析现有的时间窗口法与遗忘函数法在解决用户兴趣迁移时的不足,提出一种基于社交网络的个性化推荐方法,该方法解决在用户兴趣突然发生改变时传统方法无法进行有效推荐的问题。第二,分析现有的基于社交网络信任度个性化推荐方法单纯考虑用户信任度的不足,提出一种基于社交网络综合信任度的个性化推荐方法(comprehensive trust,简称CT)。综合信任度是一种综合考虑了社交网络中用户之间的信任关系与相似关系的度量值,它充分反映出用户之间联系紧密程度。将现有的基于社交网络信任度的个性化推荐算法中的信任度改变为综合信任度,获得的邻近矩阵中的用户与目标用户既存在信任关系又有较高的相似关系。将基于社交网络综合信任度的推荐算法(CT)与用户评价平均分(UM)算法,项目评价平均分(IM)算法,基于用户的协同过滤推荐(UBCF)算法,基于项目的协同过滤推荐(IBCF)算法,基于社交网络概率矩阵分解信任模型推荐(RSTE)算法进行实验对比,使用标准准方差RSME作为评价指标,实验结果表明使用综合信任度的推荐算法在推荐精度上有所提高。第三,针对(CT)算法产生推荐结果多样性较少的不足,将流行度较高商品加入到推荐系统产生的最终推荐结果中,提出基于社交网络综合信任度与商品流行度的个性化推荐算法(comprehensive trust and popularity commodity,简称CT-PC)。电子商务中存在的“马太效应”说明流行商品会对用户的购买行为产生影响,可以改变用户的行为习惯以及兴趣。将流行商品推荐加入到推荐系统中可以影响用户购买行为并为用户提供更多样的选择。将基于社交网络综合信任度和商品流行度的个性化推荐算法(CT-PC)与基于社交网络综合信任度的个性化推荐算法(CT)进行实验对比,使用推荐样品种类作为评价标准,实验结果表明基于社交网络综合信任度和商品流行度的推荐算法产生的推荐结果具有更高的多样性。

关键词：社交网络综合信任度流行商品 CT CT-PC

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基于信任机制的推荐算法研究

基于信任机制的推荐算法研究

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作者：杨传武广东财经大学

学位级别：硕士

随着网络和大数据技术的飞速发展,大量信息的涌入使得用户在选择时感到困惑。推荐系统应运而生,缓解了由于信息爆炸造成的信息过载现象,帮助用户在海量信息中迅速获取到感兴趣的内容。当前推荐系统仍然面临着数据稀疏和冷启动的挑战,现... 详细信息

随着网络和大数据技术的飞速发展,大量信息的涌入使得用户在选择时感到困惑。推荐系统应运而生,缓解了由于信息爆炸造成的信息过载现象,帮助用户在海量信息中迅速获取到感兴趣的内容。当前推荐系统仍然面临着数据稀疏和冷启动的挑战,现有研究表明,在推荐系统中融入信任信息能在一定程度上缓解上述问题,但大多数方法仅关注用户间的直接信任,忽略了信任网络中信任传递的效果,同时,不同用户间信任等级存在差异,这也对推荐精度产生了影响。此外,结合了注意力机制的深度推荐算法采用的模型较为单一,特别是在融合用户信任关系时,往往忽略了用户与项目之间存在的高价值信息。针对这些挑战,本研究做了如下工作: (1)针对当前研究者在融合信任关系进行推荐时,忽略了信任网络中还存在信任传递效果的问题。本文引入了信任传播机制,提出了UTCFR(User Trust Collaborative Filtering Recommendation)模型。该模型利用信任传播机制对用户的间接信任关系进行信任度计算,从而扩展了用户信任网络,同时本模型将用户共同评分项目作为评估用户信任度的基础,目的是更准确地体现用户之间信任程度的差异。该模型在真实数据集Epinions上的实验结果表明,UTCFR相较于以往基于传统信任机制的协同过滤算法,推荐性能显著提升。 (2)针对当前推荐系统中注意力机制应用过于单一,同时传统社交推荐不能充分挖掘社交矩阵中非线性信息的问题。本文提出基于注意力机制和信任机制的算法AMTR(Attention Mechanism and User Trust Recommendation)。该模型改进了用户综合信任度的计算方式,首先基于用户评分准确率和用户社交影响力两方面评估用户的隐式信任度,同时与显示信任度结合,其次通过引入注意力机制模块得到用户综合信任特征,并利用双层注意力模型融合用户属性偏好和交互偏好的项目隐式向量,从而更好地学习用户对项目的偏好,以达到更好的推荐效果。该模型在真实数据集Film Trust和Ciao上进行了对比实验,结果表明AMTR相对于基准模型在推荐性能上具有显著优势。

关键词：信任机制协同过滤推荐算法综合信任度注意力机制

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考虑数据稀疏性的图书推荐协同过滤算法仿真

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计算机仿真 2024年第4期41卷 470-474页

作者：贾丽坤赵亚丽黄晓英肖丹河北建筑工程学院河北张家口075000 清华大学电子工程系北京100084

图书推荐算法易忽略数据稀疏性问题,导致推荐结果与用户感兴趣内容之间存在较大的偏差。在考虑数据稀疏性的基础上提出一种图书推荐协同过滤算法,对数据预处理,通过对用户和用户之间综合信任度分析,利用分布估计算法对用户兴趣建模;构... 详细信息

图书推荐算法易忽略数据稀疏性问题,导致推荐结果与用户感兴趣内容之间存在较大的偏差。在考虑数据稀疏性的基础上提出一种图书推荐协同过滤算法,对数据预处理,通过对用户和用户之间综合信任度分析,利用分布估计算法对用户兴趣建模;构建用户兴趣簇类集,划分用户兴趣,从中选择出与检索对象最接近的邻居;计算邻近项目得分,按照从大到小的顺序排列,排名靠前的资源项即为图书推荐结果。实验结果表明,所提方法在推荐500本图书时,用时在12s内,且降低了平均绝对误差和均方根误差,实现了最精准的图书推荐。

关键词：数据稀疏性图书推荐协同过滤算法用户兴趣模型综合信任度

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基于改进HK有界信任模型的社交用户观点演化预测研究

基于改进HK有界信任模型的社交用户观点演化预测研究

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作者：郑依静河北大学

学位级别：硕士

随着互联网的飞速发展,在日常生活中,人们已经习惯于通过网络社交平台参与舆情事件的讨论。社会事件舆情在网络上持续地传播与发酵,能够直接或者间接地对人们的观点和情绪产生巨大影响,甚至有可能影响到国家和社会的稳定与安全。了解网... 详细信息

随着互联网的飞速发展,在日常生活中,人们已经习惯于通过网络社交平台参与舆情事件的讨论。社会事件舆情在网络上持续地传播与发酵,能够直接或者间接地对人们的观点和情绪产生巨大影响,甚至有可能影响到国家和社会的稳定与安全。了解网民对某一话题所持的舆情观点,掌握舆情观点的演化过程对于及时引导和化解舆情危机具有重要意义。本文在综合分析HK(Hegselmann-Krause)有界信任模型相关研究的基础上,针对现有HK有界信任模型用于社交用户观点演化预测存在的初始观点值设置随机、信任阈值设置考虑因素单一以及社交用户间观点影响权重未考虑用户间差异性的问题,提出改进的HK模型并将其用于社交用户观点演化预测的研究,具体工作如下: (1)对经典HK模型进行改进。首先选取与当前事件相似度较高的用户历史数据进行情感分析,将其情感值作为初始观点值,避免了观点值设置随机的问题。然后,利用用户间交互行为以及关注关系计算亲密度,修订用户信任阈值,解决了信任阈值考虑因素单一的问题。最后,融合用户全局影响力、用户间交互度及用户间观点接近度计算社交用户间的综合信任度,突出了用户间观点影响权重的差异性。 (2)社交用户观点演化预测。在本文提出的改进HK模型的基础上,实现对社交用户观点演化的预测。首先获取用户初始时刻的观点值,然后筛选出与用户观点差值小于信任阈值的用户,构成信任集合一;并利用亲密度修订信任阈值,筛选出观点差值小于修订后信任阈值且大于修订前信任阈值的用户,构成信任集合二;综合两部分信任集合获得用户的最终信任集合;计算信任集合中用户的观点影响权重,实现对某时刻用户的观点预测,最终综合每一时刻的用户观点预测值实现对观点演化的预测。由于目前权威数据集难以满足实验需求,本文采用从新浪微博爬取的真实数据对研究内容的有效性进行验证。通过实验检验了本文改进HK模型的有效性,然后对不同观点演化预测模型的预测性能进行了比较,结果表明:改进的HK模型用于社交用户观点演化预测具有较低的均方误差MSE值和平均绝对误差MAE值。

关键词：社交网络 HK有界信任模型观点演化预测亲密度综合信任度

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一种物联网节点的信任度评价方法、装置、设备及介质

一种物联网节点的信任度评价方法、装置、设备及介质

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作者：杜翠凤蒋仕宝吴兢劢 510310 广东省广州市海珠区新港中路381号

本发明公开了一种物联网节点的信任度评价方法、装置、设备及介质，通过根据节点的直接信任和间接信任，计算所述节点的短期信任度，再获取长期信任度的计算参数，并根据所述计算参数和所述短期信任度，计算所述节点的长期信任度，然后... 详细信息

标准号: CN113114631B

本发明公开了一种物联网节点的信任度评价方法、装置、设备及介质，通过根据节点的直接信任和间接信任，计算所述节点的短期信任度，再获取长期信任度的计算参数，并根据所述计算参数和所述短期信任度，计算所述节点的长期信任度，然后获取所述节点的信任度评价差异参数，并根据所述差异参数和所述长期信任度，计算所述节点的反馈信任度，最后根据所述短期信任度、所述长期信任度和所述反馈信任度，按照预设的综合信任度计算方法，计算节点的综合信任度，以对所述节点的信任度进行评价。采用本发明实施例，能够通过综合短期信任度、长期信任度和反馈信任度这三个信任度来对节点的信任度进行评价，从而进一步保障物联网的安全。

关键词：信任度反馈信任度信任度评价综合信任度差异参数计算参数物联网节点计算节点物联网预设安全

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基于综合信任的边缘计算资源优化配置研究

基于综合信任的边缘计算资源优化配置研究

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作者：董韵琦辽宁科技大学

学位级别：硕士

物联网技术的不断进步,主流的计算模式从传统的分布式计算逐步迈向大数据、边缘计算时代。随着边缘计算的深入研究,边缘计算资源的优化以及配置环境的安全,成为目前最值得思考的问题。本文主要针对以上两个方面进行探索,重点研究了在配... 详细信息

物联网技术的不断进步,主流的计算模式从传统的分布式计算逐步迈向大数据、边缘计算时代。随着边缘计算的深入研究,边缘计算资源的优化以及配置环境的安全,成为目前最值得思考的问题。本文主要针对以上两个方面进行探索,重点研究了在配置环境安全可信的情况下,利用最短的时间、最低的成本,实现边缘计算资源的优化配置。在物联网的云—边缘云—终端三层结构下,本文以边缘云为中心,纵向延展为资源的边缘化,把原本集中式的计算、存储、缓存功能进行边缘化处理,靠近用户提供高质量服务;横向延伸为资源的全局化,把边缘云当作一个资源池,通过边缘云和边缘云之间的协同,实现资源的协调统一。首先,将信任模型与边缘计算结合,为保障配置环境的安全性提供了新的思路。利用交互历史和时间衰减因子,直接计算信任度。结合推荐节点的价值、差异度和可靠度确定推荐信任度。在直接和推荐信任度的基础上通过信息熵修正各自的权重再求和,得到综合信任度。其次,对边缘云的资源配置进行分析,建立了基于综合信任的边缘计算资源配置模型,以运行时间、计算成本、信任度为优化的目标。针对多目标遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm Ⅱ,NSGA-Ⅱ)的不足之处,提出了基于信息熵的多目标遗传算法(Entropy-Nondominated Sorting Genetic Algorithm Ⅱ,E-NSGA-Ⅱ),将E-NSGA-Ⅱ算法与NSGAⅡ、强度Pareto进化算法(Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2,SPEA2)进行比较,验证了改进后E-NSGA-Ⅱ算法的可行性。最后,利用改进算法求解该模型,在满足约束的条件下进行仿真,该模型在高效率和低成本的基础上兼顾了边缘云资源配置的可信度。E-NSGA-Ⅱ算法提高了资源的收敛性,使资源在边缘层的分布更加均匀,实现了资源的优化配置。

关键词：边缘计算信息熵综合信任度 E-NSGA-Ⅱ算法资源配置

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一种基于零信任网关的应用资源动态控制访问方法

一种基于零信任网关的应用资源动态控制访问方法

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作者：郭万超冯孝星曲绍夷 116021 辽宁省大连市沙河口区西山村51号-1

本发明涉及控制访问技术领域，具体涉及一种基于零信任网关的应用资源动态控制访问方法。该方法包括：获取访问数据和登录时的数据；根据访问数据获取设备的设备安全度；将所有设备分类获取第一聚类簇和第二聚类簇；根据两个聚类簇的设... 详细信息

标准号: CN117278329B

本发明涉及控制访问技术领域，具体涉及一种基于零信任网关的应用资源动态控制访问方法。该方法包括：获取访问数据和登录时的数据；根据访问数据获取设备的设备安全度；将所有设备分类获取第一聚类簇和第二聚类簇；根据两个聚类簇的设备数量、访问主体登录时的数据、设备的使用次数获取访问主体的习惯因子；根据习惯因子、设备安全度和时间网速获取设备异常度，以此获取综合信任度；根据综合信任度访问不同节点；通过节点之间的关联性和当前与历史之间节点的相似性获取调节后的综合信任度；并以此结束动态访问。本发明提高了用户信任评估的精度与效率，同时提高了访问系统的安全性。

关键词：综合信任度聚类簇访问数据获取设备设备安全登录访问次数获取动态访问动态控制访问系统控制访问设备分类应用资源用户信任关联性网关网速评估

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