【摘 要】
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在现有的电子商务交易信任算法中,多数忽视用户主观偏好的不确定性,且未考虑语言评价信息。为此,建立一种多维集成信息的信任模型。将多维信任反馈信息集成为区间直觉模糊数,
【基金项目】
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陕西省教育厅专项科研计划项目(17JK1161);陕西省科技厅科学技术研究项目(2017JM4019)
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在现有的电子商务交易信任算法中,多数忽视用户主观偏好的不确定性,且未考虑语言评价信息。为此,建立一种多维集成信息的信任模型。将多维信任反馈信息集成为区间直觉模糊数,基于逼近理想解排序法计算其相对于理想区间直觉模糊数的贴近度,并对各服务实体的信任程度进行排序。在模型中加入惩罚项,以防止网上欺诈行为。仿真结果表明,该模型考虑用户的主观风险偏好,能够对定量和定性评价信息进行有效评估,其防欺诈能力优于区间云模型。
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