[发明专利]一种基于模糊熵权法与云模型的用户行为可信度检测方法

权利要求书

1.一种基于模糊熵权法与云模型的用户行为可信度检测方法，其特征在于，所述基于模糊熵权法与云模型的用户行为可信度检测方法包括：

建立行为属性云：对收集的行为数据按行为特征划分成m个行为属性；根据每一个行为属性的样本数据，利用样本均值代替总体均值，得到期望，样本方差代替总体方差的方法，得到熵和超熵，还原出云的数字特征；得到m个行为属性云；

建立等级云：给出n个评价等级，确定每一个等级云的数字特征，得到n个等级云；

通过关联公式计算m个行为云对n个等级云的隶属度，据此得到隶属度矩阵；根据模糊熵权法得到隶属度矩阵元素每一个属性的权重；

将隶属度矩阵与权重向量相乘得到最后的评定结果。

2.如权利要求1所述的基于模糊熵权法与云模型的用户行为可信度检测方法，其特征在于，

建立等级云中，具体包括：给出n个评价等级，设个等级区间范围为[r_min，r_max]，根据H_e＝0.02确定每一个等级云的数字特征，得到n个等级云；

其中，r_min，r_max分别为等级区间的下边界与上边界，E_x，E_n，H_e分别为等级云的期望，熵，超熵。

3.如权利要求1所述的基于模糊熵权法与云模型的用户行为可信度检测方法，其特征在于，通过关联公式计算m个行为云对n个等级云的隶属度，据此得到隶属度矩阵；根据模糊熵权法对隶属度矩阵的元素采用得到每一个属性的权重；

其中，m是行为属性的个数，n是等级划分的个数，r_ij是构成隶属度矩阵R的元素，x_i是行为属性云滴，E_x，E_n，为等级云的期望与熵，p_ij表示隶属度矩阵中元素r_ij对其所在列占据的比重，E_i是利用香农提出的信息熵计算公式得到的第i个行为属性的熵值，E′_i取的是熵的倒数，表明熵值与属性权重成反比，w_i是依据熵权法，计算的第i个行为属性的权重。

4.一种实现权利要求1～3任意一项所述基于模糊熵权法与云模型的用户行为可信度检测方法的计算机程序。

5.一种实现权利要求1～3任意一项所述基于模糊熵权法与云模型的用户行为可信度检测方法的信息数据处理终端。

6.一种网络用户实时监测与控制终端，其特征在于，所述网络用户实时监测与控制终端用于实现权利要求1～3任意一项所述的基于模糊熵权法与云模型的用户行为可信度检测方法，还用于网络用户全生命周期管理。

7.一种用户行为可信评估平台，其特征在于，所述用户行为可信评估平台用于实现权利要求1～3任意一项所述的基于模糊熵权法与云模型的用户行为可信度检测方法，还用于异构网络环境下各个实体信任数据互通，进行信任值传递。

8.一种实现权利要求1～3任意一项所述的基于模糊熵权法与云模型的用户行为可信度检测方法的基于模糊熵权法与云模型的在线社交网络用户行为可信评估系统。