信任网络中多维信任序列模式挖掘方法研究

摘要

现有信任网络研究大多侧重于信任的推理及聚合计算,缺乏对实体重要性及其关联性分析,为此该文提出一种多维信任序列模式(Multi-dimensional Trust Sequential Patterns,MTSP)挖掘算法.该算法包括频繁信任序列挖掘和多维模式筛选两个处理过程,综合考虑信任强度、路径长度和实体可信度等多维度因素,有效地挖掘出信任网络中的频繁多维信任序列所包含的重要实体及其关联结构.仿真实验表明该文所提MTSP算法的挖掘结果全面、准确地反映了信任网络中重要信任实体关联性及其序列结构特征.