【摘 要】
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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
【机 构】
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西安交通大学电子与信息工程学院,西安交通大学陕西省计算机网络重点实验室,新疆大学信息科学与工程学院
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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
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