基于机器学习的用户信任模型研究

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为了建立服务提供者与用户之间的信任关系、保证系统的安全性、促进资源的有效利用,同时兼顾用户的公平性,提出了一种基于机器学习的用户信任度模型。利用用户和系统的交互作用动态修改双方信息,根据用户的信任度和反馈信息动态修改系统,并用修改后的结果来更新用户的信任度。为了保证信任度的时效性,还对其进行了随时间衰减的研究。最后对模型和算法进行了模拟实验和性能分析,结果表明了模型的可行性和算法的有效性。
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