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申请/专利权人：广东工业大学

摘要：本发明提供一种基于粗糙集快速近似计算的C2C在线服务信任预测方法，通过获取在线服务平台的相关信息，利用粗糙集理论构建相应的粗糙集模型，通过粗糙集模型来对获取的在线服务平台的相关信息进行分析，挖掘在线服务平台各个属性之间的顺序关系，并通过信息粒来对实现对数据的压缩，能够有效的提高粗糙集的识别效果和识别效率；与现有技术相比，本发明通过引入一种区间信息粒，所述区间信息粒能够进一步的将所述数据集根据决策属性值的区间分布进行划分，划分得到的区间信息粒之间兼具顺序数据的传递性，通过利用所述区间信息粒之间的传递性，能够减少数据处理的量，大幅的减少了实例的对比计算的事件，提高粗糙集模型的性能。

主权项：1.一种基于粗糙集快速近似计算的C2C在线服务信任预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取在线服务平台的在线服务信任数据集、在线服务属性集和用户信任等级数据集，并构建所述在线服务信任数据集的用户信任评级优势信息决策表；所述在线服务信任数据集作为所述用户信任评级优势信息决策表的实例数据集U，所述用户信任等级数据集作为所述用户信任评级优势信息决策表的决策属性D，所述在线服务属性集作为所述用户信任评级优势信息决策表的属性集C；将所述实例数据集U根据所述属性集C进行压缩，将所述实例数据集U转化为信息粒集，获取所述信息粒集对应的信任等级信息粒集；基于所述信息粒集获取对应的上联结和下联结，并将所述上联结和下联结分别转化为区间信息粒IVIG的集合；所述区间信息粒根据所述决策属性的值进行划分；基于所述区间信息粒获取所述上联结的上近似集合和下近似集合，以及所述下联结的上近似集合和下近似集合；根据所述上联结所述上近似集合和下近似集合，以及所述下联结的所述上近似集合和下近似集合获取用户信任等级的评价规则集合RS；通过所述评价规则集合RS对在线服务属性进行评价，得到在线服务的信任等级情况；所述将所述实例数据集U根据所述属性集C进行压缩，将所述实例数据集U转化为信息粒集，具体包括：A1：创建并初始化所述信息粒集；A2：遍历所述实例数据集U；A3：获取所述实例数据集U的实例在所述属性集C中的属性值key；A4：在所述信息粒集中索引所述属性值key，如所述信息粒集中存在所述属性值key的索引，执行步骤A41，如所述信息粒集中不存在所述属性值key的索引，执行步骤A42；A41：在所述信息粒集中创建信任信息粒g，将所述属性值key设置为所述信任信息粒g的属性g.key，将所述实例添加至所述信任信息粒g的实例列表g.glist中；获取所述实例在所述决策属性D中对应的信任等级，将所述信任等级分别设置为所述信任信息粒g的决策属性最大值和决策属性最小值；A42：获取所述信息粒集中对应的信任信息粒g，将所述实例添加至所述信任信息粒g的实例列表g.glist中；获取所述实例在所述决策属性D中对应的信任等级，如所述信任等级小于所述信任信息粒g的决策属性最小值，则令；如所述信任等级大于所述决策属性最大值，则令；A5：重复执行上述步骤A2-A42，直至所述实例数据集U遍历完。

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百度查询： 广东工业大学 一种基于粗糙集快速近似计算的C2C在线服务信任预测方法