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龙图腾网获悉贵州财经大学申请的专利群智感知中基于信任的数据检验方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121580445B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610112857.5，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权群智感知中基于信任的数据检验方法及系统是由刘海;彭亚东;周娜娜;王天锡设计研发完成，并于2026-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本群智感知中基于信任的数据检验方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于数据检验技术领域，公开了一种群智感知中基于信任的数据检验方法及系统，本发明将信任评估过程建模为历史贡献、隐私效用与数据相似度三个维度的社会交换过程，交换双方为平台与用户，在一定程度上解决了冷启动问题；利用本地化差分隐私处理用户数据并量化用户数据的相似度，在隐私保护与信任评估之间做出权衡；结合Mann‑WhitneyU检验用户上传的数据的一致性，使用局部敏感哈希LSH提高检验效率，过滤虚假的用户数据，提升任务结果的准确性。最后，通过理论分析和实验验证，证明TDA方案完成感知任务时的可行性和有效性，可以有效过滤恶意用户共谋上传的虚假数据。

本发明授权群智感知中基于信任的数据检验方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种群智感知中基于信任的数据检验方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、信任评估包括四个部分：历史贡献、隐私效用、数据相似度与信任融合，各部分共同构成多维信任度量体系，信任评估交换双方为平台与用户，用以解决冷启动用户的信任初始化问题； 步骤2、利用本地化差分隐私机制对用户上传的数据进行扰动处理，量化数据相似度并在隐私保护与信任评估之间实现动态平衡； 步骤3、采用基于Mann-WhitneyU检验的用户数据一致性判定方法，并结合局部敏感哈希算法提升检验效率，从而过滤恶意用户上传的虚假或共谋数据； 所述历史贡献的计算包括： 通过用户历史任务记录得到其长期交换行为的量化结果； 以用户诚信值与活跃值为指标，所述诚信值根据用户提交可靠数据次数与任务总次数的比例计算得到，用以表征其履行数据质量承诺的可靠性； 所述活跃值依据任务完成时间与任务中位时间的差异进行指数衰减计算，以衡量用户的时效性； 将诚信值与活跃值按预设权重系数加权求和，得到用户的历史贡献值，用于反映用户长期行为稳定性； 所述隐私效用采用本地化差分隐私机制计算，在用户原始数据中引入服从拉普拉斯分布的随机噪声以满足隐私预算约束，根据单次任务隐私预算计算短期隐私效用值，并采用指数衰减函数对历史任务进行平滑处理得到长期隐私效用值，最终根据用户是否具有历史记录选择短期或长期隐私效用值作为当前任务的隐私效用结果，以抑制恶意用户的短期投机行为； 所述数据相似度基于群体共识计算得到，群体共识由存在历史贡献的用户数据生成，根据各用户历史信任值分配不同权重，高信任用户的权重更高； 计算各用户数据与群体共识数据之间的欧几里得距离，并以加权群体标准差为归一化系数，通过加权距离比例度量用户数据与群体数据的一致性，从而实现对数据真实性的度量； 所述信任融合通过加权融合与非线性映射相结合，首先将历史贡献、隐私效用与数据相似度按照预设权重进行线性加权得到初始信任值，再利用S形非线性映射函数对初始信任值进行归一化处理，以削弱极端值影响并捕捉信任的边际变化特征，输出用户的最终信任值，用于指导后续任务分配与数据过滤。

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