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摘要
【目的】利用改进的D-S证据理论实现含主观不确定性的微博不可信用户识别。【方法】基于证据距离改进D-S证据理论，依据该理论将微博用户历史博文的可信度转化为证据，融合证据生成用户的信任区间。在此基础上，利用决策树算法实现对不可信用户的识别。【结果】与当前认可度较高的不可信用户识别方法相比，本文提出的方法时间消耗最多减少287.4秒，F1值最多提高31.9个百分点，一致性检验的卡方值最优。【局限】仅考虑时间衰减、证据冲突带来的主观不确定性，未考虑认知差异对主观性的影响。【结论】基于改进的D-S证据理论进行微博不可信用户识别，能够提升识别效果。
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