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社交網(wǎng)絡(luò)中信任度計(jì)算

發(fā)布時(shí)間:2024-06-28 03:08
  隨著網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展,越來越多的互聯(lián)網(wǎng)用戶使用社交網(wǎng)絡(luò)來記錄和分享個(gè)人狀態(tài),共享文件以及進(jìn)行交易,當(dāng)用戶需要通過社交網(wǎng)站來獲得所需服務(wù)時(shí),如果有很多個(gè)服務(wù)提供者可以提供此項(xiàng)服務(wù),此時(shí)用戶需要對每個(gè)服務(wù)提供者給出一個(gè)信任評價(jià)值,根據(jù)信任評價(jià)值選擇交易對象。 社交網(wǎng)絡(luò)作為一類特殊的應(yīng)用,其多采用P2P網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),本文的主要工作是研究在采用P2P網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的社交網(wǎng)絡(luò)中信任度的計(jì)算方法。文中首先總結(jié)了當(dāng)前P2P網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中信任度計(jì)算的一般模型、方法及一些具體算法,分析了當(dāng)前信任計(jì)算中存在的安全問題。結(jié)合P2P網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浜蜕缃痪W(wǎng)絡(luò)自身的特性,將信任度計(jì)算模型分為兩類,一類是在P2P模型中常用的基于交易反饋評價(jià)的動(dòng)態(tài)信任模型,另一類是針對社交網(wǎng)絡(luò)中特有的關(guān)系和關(guān)系深度以及興趣相似度的靜態(tài)信任模型。其次針對信任的時(shí)間相關(guān)性影響計(jì)算準(zhǔn)確性的問題以及社交網(wǎng)絡(luò)中推薦信任值不準(zhǔn)確兩個(gè)問題,分別提出了兩種具體算法,同時(shí)綜合考慮時(shí)間衰減因子,懲罰激勵(lì)因子等多種因素降低算法的復(fù)雜性,提高計(jì)算的準(zhǔn)確性及其抗攻擊能力。 針對當(dāng)前已有的信任算法不能很好的表示信任的時(shí)間相關(guān)性和發(fā)展趨勢的問題,本文提出了一種基于穩(wěn)態(tài)概率的動(dòng)...

【文章頁數(shù)】:58 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖6-0-1信任的相關(guān)因素Fig.6-1FactorsofTrust信任是一種主觀概念,是一個(gè)實(shí)體對另外一個(gè)實(shí)體將要產(chǎn)生某種活動(dòng)的一種預(yù)

圖6-0-1信任的相關(guān)因素Fig.6-1FactorsofTrust信任是一種主觀概念,是一個(gè)實(shí)體對另外一個(gè)實(shí)體將要產(chǎn)生某種活動(dòng)的一種預(yù)

第六章社交網(wǎng)絡(luò)中信任度計(jì)算模型第二點(diǎn),良好的信任關(guān)系有利于更深層次的交流、交往。通過在線社交網(wǎng)絡(luò)拓展人際關(guān)系,使用高影響力的用戶來推廣商品、將線上的相關(guān)關(guān)系拓展到線下以便于開展各項(xiàng)營銷活動(dòng)等等。這些事情的背后都需要通信雙方對于對方的可信程度有一個(gè)相對準(zhǔn)確的判斷。


圖6-7用戶跟隨者數(shù)量密度估計(jì)Fig.6-7DensityofUserFollowers

圖6-7用戶跟隨者數(shù)量密度估計(jì)Fig.6-7DensityofUserFollowers

第六章社交網(wǎng)絡(luò)中信任度計(jì)算模型量。其中,一個(gè)用戶擁有的最多粉絲數(shù)量為722個(gè),最少為0個(gè),即沒有用戶信任該用戶,用戶被他人信任的平均個(gè)數(shù)為7.8164個(gè),被信任關(guān)系的中位數(shù)為2個(gè),被他人信任的用戶個(gè)數(shù)超過平均值的共有1,602個(gè)。本次實(shí)驗(yàn)首先使用Gauss....


圖2推薦信任計(jì)算示例

圖2推薦信任計(jì)算示例

分離點(diǎn);然后依據(jù)式(6)計(jì)算得到該路徑的mr(R,Z)-overlap;Step3:依據(jù)式(4)計(jì)算R和Z之間多條路徑的mr(R,Z),則recommend(R,Z)=mr(R,Z)。Step4:此時(shí)說明R和Z之間為單一路徑,則計(jì)算recommend(R,Z)=sr(R,Z),算....


圖6不同算法在真實(shí)數(shù)據(jù)集下的實(shí)驗(yàn)結(jié)果

圖6不同算法在真實(shí)數(shù)據(jù)集下的實(shí)驗(yàn)結(jié)果

轉(zhuǎn)發(fā)消息。圖6(b)顯示的消息副本數(shù)量表明,QCA和MIEN在這方面性能最優(yōu)。MCP算法的消息副本數(shù)量高于其他算法,此處沒有繪出。實(shí)際上,QCA和MIEN算法結(jié)果相對接近;生存時(shí)間上升時(shí),兩者接近程度同步上升?傮w來講,QCA算法的輸送比、輸送時(shí)間和冗余度均優(yōu)于其他算法,只在消息....



本文編號:3996344

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