{“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”:[[2023,12,15]],“日期时间”:“2023-12-15T00:46:31Z”,“时间戳”:1702601191144},“引用计数”:0,“发布者”:“IOS出版社”,“isbn-type”:[{“值”:“9781643684703”,“类型”:”打印“},{“数值”:“97 81643684”710“,”type“:”electronic“}],”license“:[{”start“用法:{“date-parts”:[[2023,12,12]],“date-time”:“2023-12-12T00:00:00Z”,“timestamp”:1702339200000},“content-version”:“unspecified”,“delay-in-days”:0,“URL”:“https:\\/creativecommons.org\/licenses\\by-nc\/4.0\/”}],“content-domain”:{”domain“:[],“crossmark-restriction”:false},”short-container-title“:[],”published-print“:{部分“:[[2023,12,12]]},“摘要”:“在线医疗社区可以缓解医疗资源的不平衡。然而,社区中的信息质量参差不齐,甚至包含虚假信息。在线声誉可以规范用户行为,维护在线医疗秩序。研究提出了一种基于用户行为的声誉奖惩模型,用于引导用户规范信息行为,提高医疗信息质量。该模型根据信息发布、转发、信息行为自我纠正和不良信息屏蔽情况,对声誉进行奖惩。对社区中节点对不同质量医疗信息的交互行为进行博弈分析。通过建立节点之间的信誉激励合作机制,可以减少恶意节点之间的信息交互。实验结果表明,该方法可以建立节点间的激励合作机制,抑制低质量信息的传播<\/jats:p>“,”DOI“:”10.3233\/faia231070“,”type“:”book-chapter“,”created“:{”date-parts“:[2023,12,14]],”date-time“:”2023-12-14T15:09:38Z“,”timestamp“:1702566578000},”source“:author“:[{”given“:”Jianying“,”family“:”Xiong“,”sequence“:”first“,”affiliation“:”[{“name”:“中国江西中医药大学计算机科学学院”}]},{“given”:“Weilong”,“family”:“Hu”,”se序列“:”additional“,”filiationcontainer-title“:[“Fuzzy Systems and Data Mining IX”,“Frontiers in Artificial Intelligence and Applications”],“original-title”:[],“link”:[{“URL”:“https:\/\/ebooks.iospress.nl\/pdf\/doi\/10.3233\/FAIA231070”,“content-type”:“unspecified”,“content-version”:“vor”,“intended-application”:“similarity-checking”}],“deposed”:{“date-parts”:[2023,12,14]],“date-time“:”2023-12-14T15:09:40Z“,”timestamp“:1702566580000},”score“:1,”resource“:{主要”:{“URL”:“https:\/\/ebooks.iospress.nl\/doi\/10.3233\/FAIA231070”}},“副标题”:[],“短标题”:[],“已发布”:{“date-parts”:[2023,12,12]]}“ISBN”:[“9781643684703”,“978164 3684710“]”,“references-count”:0,“URL”:“http://\/dx.doi.org\/10.3233\/FAIA231070”,“关系“:{},”ISSN“:[”0922-6389“,”1879-8314“],”ISSN-type“:[{”value“:”0922-6038“,”type“:”print“},{”value“:”1879-814“,”类型“:”electronic“}],“subject”:[],“published”:{“date-parts”:[2023,12,12]}}}}