【摘 要】
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为了快速精确地刻画实体行为的高动态性,提出一种基于连续时间隐Markov过程的信任评估模型。不同于离散时间隐Markov信任模型,该模型充分考虑到信任的时间相关性,结合交互记
【机 构】
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解放军信息工程大学网络空间安全学院,数学工程与先进计算国家重点实验室
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为了快速精确地刻画实体行为的高动态性,提出一种基于连续时间隐Markov过程的信任评估模型。不同于离散时间隐Markov信任模型,该模型充分考虑到信任的时间相关性,结合交互记录之间的时间间隔,将实体信任评估问题归结为连续时间隐Markov过程的学习问题。进而利用改进的和声搜索算法,给出求解隐Markov过程最佳参数的算法,该算法有效地保证了全局搜索空间,能够获得更好的解。在此基础上,利用已有交互结果序列和最优参数组,对实体的信任度进行预测。仿真实验表明,该模型能够快速地反映出实体行为的动态性,具有较高的精
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