CN114282783B 一种雾计算中多因素数据可靠性评估方法 （上海寰宜信息技术有限公司）_第1页
CN114282783B 一种雾计算中多因素数据可靠性评估方法 （上海寰宜信息技术有限公司）_第2页
CN114282783B 一种雾计算中多因素数据可靠性评估方法 （上海寰宜信息技术有限公司）_第3页
CN114282783B 一种雾计算中多因素数据可靠性评估方法 （上海寰宜信息技术有限公司）_第4页
CN114282783B 一种雾计算中多因素数据可靠性评估方法 （上海寰宜信息技术有限公司）_第5页
已阅读5页，还剩10页未读， 继续免费阅读

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

本发明涉及一种雾计算中多因素数据可靠感染甚至自私的原因，设备可能会传播错误信上综合提供者基于经验的信任值以及历史交互2在所述S3中，用户在请求数据时不只考虑数据本身的可信请求者在雾节点对数据预判断结果的基础上结合用户的过往行为以及提供者之前所提供数据进行全面的评价最终得出对数据的满意3事件发生位置之间的距离，表示为用户j获知事件内容的时间tj与事件发生时间t的时间[0015]雾节点收集在其通信范围内的数据集，利用上式(1)可以得到数据el的可信度集4[0017]其中，P(e/C)表示事件e的聚合可信度，表示为e的互补事件，P(cj/e)＝cj；行为以及提供者之前所提供服务的满意度判断数的基础上对sj进行更新。的N意味请求者对提供者有更多的先验知识，从而更准确的判断提供者，获取的数据更完得分三个评分指标的评分权重进行评估，从而对用户提供的数据可靠性进行全面的评价。采用归一化方法对矩阵元素进行归一化处理。其次计算提供者每个评价指标m的权重以及5合提供者基于经验的信任值以及历史交互得出对提供的数[0031]图1描述了由用户和雾节点构成的数据共享网络模型。该模型主要包括用户和相6事件发生位置之间的距离，表示为用户j获知事件内容的[0039]雾节点收集在其通信范围内的数据集，利用上式(4)可以得到数据el的可信度集[0041]其中，P(e/C)表示事件e的聚合可信度，表示为e的互7的N意味请求者对提供者有更多的先验知识，从而更准确的判断提供者，获取的数据更完[0056]得到评分矩阵W后采用熵权法对数据可信度、基于经验的信任值以及历史交互得

人人文库> 全部分类> 行业资料 > 信息产业

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论