基于边演化的信任链时序预测模型

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针对社会网络环境中,机会网络的演化拓扑具有高度动态性且关于信任的计算缺乏时间信息的问题,提出一种基于马尔科夫的边独立演化模型,旨在预测由信任链构成的机会网络时间拓扑。该模型以动态社会关系为依据,将信任关系映射为节点连接边,在等长的时间片内对边的信任值进行计算,并建立信任关系拓扑,由边在时间片内的信任值构成状态序列,并以拓扑图的状态演化序列为样本数据,建立节点对关系转移概率模型。仿真结果表明,该模型能以85%的准确率预测信任关系的拓扑演化。
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