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学校代码1 0 4 8 7 密级 硕士学位论文 在线产品评论可信度分析 学位申请人：崔海霞 学 科 专 业：物流工程 指 导 教 师：黄威 副教授 答 辩 日 期：20 12 年4 月24 日 A Thesis Submitted in Full Fulfillment of the Requirements for the Degree of Master of Engineering
Credibility Analysis of Online Product Review Candidate :Cui Haixia Major :LogisticEngineering Supervisor :Assoc. Prof. Huang Wei Huazhong University of Science & Technology Wuhan, Hubei 430074, P. R. China April, 2012 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研
究成果。尽我所知，除文中已经标明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或
集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在
文中以明确方式标明。本人完全意识到，本声明的法律结果由本人承担。 学位论文作者签名： 日期：
日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权
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日 日期： 年
日 华 中 科 技 大 学 硕 士 学 位 论 文 摘 要 随着电子商务的蓬勃发展，越来越多的人选择网络购物，他们会在购物前查询
在线的产品评论。研究显示，64.4%消费者认为产品评论是其获得
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一种信息源可信度预测方法的研究.pdf48页
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一种信息源可信度预测方法研究
D．S证据理论在处理不确定信息方面有着显著的优势，因此在数据融合领域中得到
了广泛应用。但是，D．S证据理论无法对冲突证据进行有效处理，从而影响了融合结果
的准确性。此外，在数据融合过程中随着信息源数量的增加，其融合效率将会逐渐降低。
针对D．S证据理论中证据冲突以及融合效率不高的问题，本文提出了一种利用预测可信
度来解决以上问题的改进方法。
本文在对D．S证据理论有关知识以及已有的解决证据冲突问题的方法进行研究的
基础上，提出了一种基于预测可信度系数的D．S证据理论合成规则的改进方法。该方法
能够解决在数据融合过程中处理大量数据时出现的证据冲突问题，并且可以提高融合效
率。首先，为每个信息源分配初始可信度，并引入可信度平衡因子的概念来实现对融合
过程中信息源可信度的预测，由此提出了预测可信度系数计算公式；其次，对预测可信
度系数计算公式进行转换，得到平衡因子计算表达式，通过大量的样本数据对平衡因子
进行训练直至得到一个相对稳定的值；最后，将训练得到的平衡因子带入预测可信度系
数计算公式中，并与传统的证据理论合成规则公式进行结合得到基于预测可信度的合成
规则，在此基础上给出了完整的基于预测可信度系数的D．S证据理论改进算法。
最后，通过Matlab进行仿真实验，详细说明了本文提出的基于预测可信度的D．S
证据理论融合方法对多源信息的处理过程。在仿真实验中，主要从预测可信度系数的精
确度和数据融合的效率两方面进行分析，并将实验结果与改进前的方法进
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人工智能第5节不确定(可信度)
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