社交网络中信任度计算

发布时间：2024-06-28 03:08

　　随着网络的发展，越来越多的互联网用户使用社交网络来记录和分享个人状态，共享文件以及进行交易，当用户需要通过社交网站来获得所需服务时，如果有很多个服务提供者可以提供此项服务，此时用户需要对每个服务提供者给出一个信任评价值，根据信任评价值选择交易对象。 社交网络作为一类特殊的应用，其多采用P2P网络拓扑结构，本文的主要工作是研究在采用P2P网络拓扑结构的社交网络中信任度的计算方法。文中首先总结了当前P2P网络拓扑结构中信任度计算的一般模型、方法及一些具体算法，分析了当前信任计算中存在的安全问题。结合P2P网络拓扑和社交网络自身的特性，将信任度计算模型分为两类，一类是在P2P模型中常用的基于交易反馈评价的动态信任模型，另一类是针对社交网络中特有的关系和关系深度以及兴趣相似度的静态信任模型。其次针对信任的时间相关性影响计算准确性的问题以及社交网络中推荐信任值不准确两个问题，分别提出了两种具体算法，同时综合考虑时间衰减因子，惩罚激励因子等多种因素降低算法的复杂性，提高计算的准确性及其抗攻击能力。 针对当前已有的信任算法不能很好的表示信任的时间相关性和发展趋势的问题，本文提出了一种基于稳态概率的动...

【文章页数】：58 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图6-0-1信任的相关因素Fig.6-1FactorsofTrust信任是一种主观概念，是一个实体对另外一个实体将要产生某种活动的一种预

第六章社交网络中信任度计算模型第二点，良好的信任关系有利于更深层次的交流、交往。通过在线社交网络拓展人际关系，使用高影响力的用户来推广商品、将线上的相关关系拓展到线下以便于开展各项营销活动等等。这些事情的背后都需要通信双方对于对方的可信程度有一个相对准确的判断。

图6-7用户跟随者数量密度估计Fig.6-7DensityofUserFollowers

第六章社交网络中信任度计算模型量。其中，一个用户拥有的最多粉丝数量为722个，最少为0个，即没有用户信任该用户，用户被他人信任的平均个数为7.8164个，被信任关系的中位数为2个，被他人信任的用户个数超过平均值的共有1,602个。本次实验首先使用Gauss....

图2推荐信任计算示例

分离点;然后依据式(6)计算得到该路径的mr(R,Z)-overlap;Step3:依据式(4)计算R和Z之间多条路径的mr(R,Z),则recommend(R,Z)=mr(R,Z)。Step4:此时说明R和Z之间为单一路径,则计算recommend(R,Z)=sr(R,Z),算....

图6不同算法在真实数据集下的实验结果

转发消息。图6(b)显示的消息副本数量表明，QCA和MIEN在这方面性能最优。MCP算法的消息副本数量高于其他算法，此处没有绘出。实际上，QCA和MIEN算法结果相对接近；生存时间上升时，两者接近程度同步上升。总体来讲，QCA算法的输送比、输送时间和冗余度均优于其他算法，只在消息....

本文编号：3996344