基于beta密度函数的信任模型

信任是网上商务活动成功执行的基础,通过概率论原理建立了一种基于beta概率密度函数的信任模型.该模型考虑了交易系统中关于交易者的历史交易数据,通过科学和现实地处理这些交易数据来构造交易者的信任函数.同时模型考虑了推荐信息,通过有效的传递和组合来处理这些推荐信息.此外,模型引入了比较合理的时间退化因子.

分布权值调节概率标准差的文本分类方法

针对文本分类问题,基于特征分布评估权值调节特征概率标准差设计了一种无须特征选择的高效的线性文本分类器。该算法的基本思路是使用特征概率标准差量化特征在文档类中的离散度,并作为特征的基础权重,同时以后验概率的Beta分布函数为基础,运用概率确定性密度函数,评估特征在类别中的分布信息得到特征分布权值,将其调节基础权重得到特征权重,实现了线性文本分类器。在20Newsgroup、复旦中文分类语料、Reuters-21578三个语料集进行了比较实验,实验结果表明,新算法分类性能相对传统算法优势显著,且稳定、高效、实用,适于大规模文本分类任务。

BTrust:普适计算环境下的信任管理

利用Beta概率密度函数建立起普适计算环境下各个设备间轻量级的信任管理模型BTrust。通过源实体对目标实体直接服务结果的观察计算出直接信任服务值,并结合第三方实体的推荐服务值计算出目标实体服务的总信任值。加入的推荐信任的计算,给予不同的第三方实体推荐服务信任值不同的权重。该模型建立起设备间的信任关系,提高了服务成功率,并运用过滤机制抵制恶意推荐。仿真结果表明,该模型同时解决了该环境下小型设备的资源受限问题。