本文選題：群智感知　切入點：社會關(guān)系量化　出處：《西安交通大學(xué)學(xué)報》2017年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對群智感知中節(jié)點社會關(guān)系計算存在的層次關(guān)系劃分不清、關(guān)聯(lián)因子描述粗糙等問題,提出一種采用社會屬性的親密度量化方法。該方法通過分析影響節(jié)點社會關(guān)系的多維要素,將節(jié)點屬性因子劃分為靜態(tài)和動態(tài)兩個維度。通過構(gòu)造多維語義分級樹和空間索引編碼,對節(jié)點靜態(tài)屬性進(jìn)行挖掘和形式化表示。同時,引入交互信息熵,對社會關(guān)系的不對稱性進(jìn)行分析和比較,以提高親密度量化方法的客觀性�；趯哟畏治龇▽崿F(xiàn)節(jié)點動態(tài)屬性的二級評判和有效聚合,并通過節(jié)點融合度對親密關(guān)系進(jìn)行二次修正。實驗結(jié)果表明:與已有方法相比,采用社會屬性的親密度量化方法預(yù)測準(zhǔn)確率提高了14.67%,該方法能夠有效降低群智感知中移動節(jié)點的誤判概率,提高網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)識別準(zhǔn)確率,為候選服務(wù)節(jié)點集的選擇提供有效依據(jù)。
[Abstract]:In order to solve the problems such as unclear classification of hierarchical relations and rough description of correlation factors in the computation of social relations between nodes in the perception of group intelligence, and so on, In this paper, a quantitative method of affinity using social attributes is proposed, which is based on the analysis of the multi-dimensional factors that affect the social relations of nodes. The node attribute factor is divided into static and dynamic dimensions. By constructing multi-dimensional semantic hierarchical tree and spatial index coding, the static attributes of nodes are mined and formally represented. At the same time, interactive information entropy is introduced. The asymmetry of social relations is analyzed and compared in order to improve the objectivity of the method of affinity quantification. Based on the analytic hierarchy process (AHP), the two-level evaluation and effective aggregation of node dynamic attributes are realized. The experiment results show that: compared with the existing methods, The prediction accuracy rate of social attribute based affinity quantization method is improved by 14.67. this method can effectively reduce the misjudgment probability of mobile nodes in group intelligence perception, improve the accuracy of network community identification, and provide an effective basis for the selection of candidate service node sets.
【作者單位】： 西安交通大學(xué)電子與信息工程學(xué)院;新疆大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;西安交通大學(xué)陜西省計算機網(wǎng)絡(luò)重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61502380) 陜西省自然科學(xué)基金資助項目(2014JQ8322) 陜西省科技統(tǒng)籌創(chuàng)新工程資助項目(2013SZS16-Z01/P01/K01) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金資助項目(XJJ2014049)
【分類號】：C912.3

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前9條

1 湯笑;;親密度——判斷婚姻現(xiàn)狀的指標(biāo)[J];心理與健康;2009年07期

2 ;小動作泄露你們關(guān)系的親密度[J];伴侶(B版);2010年06期

3 王玲,葉明志,趙耕源,梁超蓮;653對中年夫妻婚姻現(xiàn)狀及影響因素探討[J];中國行為醫(yī)學(xué)科學(xué);1997年03期

4 ;您與情侶的親密度如何?[J];校園心理;2007年12期

5 明天;;讓溝通之水永葆清澈[J];家庭生活指南;2009年05期

6 ;5件小事,為愛愛加分[J];人生與伴侶(下半月版);2013年01期

7 明天;;讓溝通之水永葆清澈[J];家庭教育(中小學(xué)生家長);2009年04期

8 楊媛媛;;社交網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)系構(gòu)建和親密度分析[J];石家莊學(xué)院學(xué)報;2009年06期

9 ;[J];;年期

，

本文編號：1606218