[发明专利]一种面向大数据的可信度量方法

摘要

一种面向大数据的可信度量方法，用于对大数据的可信性进行准确分析，其技术方案是，通过计算数据源之间的可信度、数据源的可信度、数据的可信度，动态地构建含有时间因子和惩罚因子权重参数的层次化的大数据可信性分析网络，最后利用所构建的可信性分析网络计算出数据的可信度。本发明在传统数据可信分析理论的基础上，通过增加时间因子与惩罚因子等权重参数，构建了层次化的动态大数据可信分析网络模型，将大数据的可信性分析问题归结为数据源、数据源之间及数据传播网络路径的组合问题，仿真实验证明，数据源提供的数据量越多，该模型越能对数据的可信性进行准确分析，很好地满足了大数据的可信需求。

主权项

1.一种面向大数据的可信度量方法，其特征是，所述方法通过计算数据源之间的可信度、数据源的可信度、数据的可信度，动态地构建含有时间因子和惩罚因子权重参数的层次化的大数据可信性分析网络，最后利用所构建的可信性分析网络计算出数据的可信度，所述方法包括以下步骤:a. 利用Hadoop技术对采集到的数据进行预处理，提取关键属性；b.计算数据源之间的本地可信度，动态构建由数据源构成的可信网络：