基于改进D-S证据理论的社团可信度评估方法

摘要

本发明公开了一种基于改进的D‑S证据理论的社团可信度评估方法利用基本概率分配BPA对证据来源的评估，计算各个社团的信任函数和似然函数；其次，通过信任函数和似然函数构造区间数，得到每个社团的信任区间；然后，通过有序加权平均算子聚合得到各个社团区间数的降序排列；最后，通过对聚合的结果进行排序，获得各个社团可信度评估结果；该方法能够准确地对社团整体可信度进行评估，即使是在节点的数据类型或特征未知，节点遭受了不同程度的攻击或者数据伪造等情形下，该方法依然可以高效准确的对社团可信度进行评估；该方法根据证据对网络内节点进行融合，得到所有证据对各个社团的支持度，从而能够对社团可信度进行有效的评估。