{“状态”：“确定”，“消息类型”：“工作”，“信息版本”：“1.0.0”，“邮件”：{“索引”：{-“日期部分”：[2022,4,1]]，“日期时间”：“2022-04-01T10:48:18Z”，“时间戳”：1648810098427}，“引用计数”：0，“发布者”：“River Publishers”，“内容域”：{:“域”：[]，“交叉标记限制”：false}，”短容器时间“：[”JWE“]，”摘要“：”为了提高网络大数据信息可信度评估的有效性，建立了改进的粒子群优化算法。首先，设计了网络大数据的框架，包括网络大数据源、数据存储、数据处理和数据分析。建立了整个网络的全局可信度计算公式。其次，通过更新权重和训练因子，在算法中引入交叉和变异操作，以及基于爬山算法改进种群多样性，构建了改进的粒子群算法。最后，选取10个样本行业和100个样本股票进行实验分析，结果表明，该算法能够有效区分可信记录和不可信记录。并且所提出的网络大数据可信度计算算法具有较高的合理性<\/jats:p>“，”DOI“：”10.13052\/jwe1540-9589.21212“，”type“：”journal-article“，”created“：{”date-parts“：[2022,1,18]]，”date-time“：”2022-01-18T01:48:04Z“，”timestamp“：1642470484000}，”source“：“Crossref”，“is-referenced-by-count”：0，“title”：[“基于粒子群优化的Web大数据信息可信度评估”]，“前缀”：“10.13052”，“作者”：[{“给定“：”Nannan“，”family“：”Zhao“，”sequence“：”first“，”affiliation“：[]}]，”member“：”5195“，”published-on-line“：{”date-parts“：[2022,1,17]]}，”container-title“：[”Journal of Web Engineering“]，”original-tittle“：[]，”link“：”http://journals.riverpublishers.com/index.php\/JWE\/article\/download\/11411\/10469“，”content-type“”：“应用程序\/pdf”，“content-version“：”vor“，”intended-application“：”text-mining“}，{“URL”：“http://\/journals.riverpublishers.com/index.php\/JWE\/article\/download\/11411\/10471”，“content-type”：“text\/html”，“content-version”：“vor”，“intended-application”：“text-mining”}，}“URL”：“http://www.journals/riverpublixes.com/index.php\/JWE\/article\/adownload\/111411\/104”69英寸content-type“：”unspecified“，”content-version“：”vor“，”intended-application“：”similarity-checking“}”，“deposed”：{“date-parts”：[2022,1,19]]，“date-time”：“2022-01-19T01:48:19Z”，“timestamp”：1642556899000}，“score”：1，“resource”：{primary“：”http://index.php\/JWE\article\/view\/11411“}，”副标题“：[]，”短标题“：[]，“已发布”：{“日期部分”：[[2022,1,17]]}，“引用计数”：0，“URL”：“http://\/dx.doi.org\/10.13052\/jwe1540-9589.21212”，“关系”：{}，”ISSN“：[”1544-5976“，”1540-9589“]，“ISSN-type”：[{“值”：“1544-5966”，“类型”：“电子”}，{“数值”：“540-9589”，“type”:“打印”}]，“主题”：[]，“已发布”：{“日期部分”：[[2022,17]]}}