【摘 要】
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在传统数据可信分析理论的基础上,通过增加时间因子与惩罚因子等权重参数,构建层次化的动态大数据可信分析网络模型。将大数据的可信性分析问题归结为数据源、数据源之间及数
【机 构】
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华北电力大学控制与计算机工程学院,河北师范大学信息技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51407076);河北省自然科学基金项目(F2014502050);河北省高等学校科学研究基金项目(Z2013007);中央高校基本科研业务费专项基金项目(2015ZD28)
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在传统数据可信分析理论的基础上,通过增加时间因子与惩罚因子等权重参数,构建层次化的动态大数据可信分析网络模型。将大数据的可信性分析问题归结为数据源、数据源之间及数据传播网络路径的组合问题,通过计算数据源之间的可信度、数据源的可信度、数据的可信度,动态地构建大数据的可信性分析网络,通过所构建的可信性分析网络计算数据的全局可信度。仿真结果表明,该模型能较好地满足大数据的可信性度量需求,为今后进一步研究可信性度量方法提供了解决问题的思路。
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