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摘要
【目的】使用特征分组和组合思想,前者在数据缺失情况下提供可替换特征进行信任评估,并降低组合搜索空间;后者有效降维,进一步缓解数据缺失导致信任评估困难的问题。【方法】基于Markov Blanket分析特征间的感知信任分辨能力关系,对特征分组,使组内特征分辨能力相似;基于变领域搜索方法,进行组内和组间搜索,完成特征组合。【结果】特征值缺失情况下,信任评估效果稳定,有效提供替补特征;信任特征维度降至1.7%,信任评估平均精度高于92%。【局限】仅讨论缓解数据缺失问题的方法,未讨论如何利用含缺失值数据的知识。【结论】融合特征分组和组合,能提供高效的信任评估模型,从双方面缓解信任评估中数据缺失引致的难题。
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