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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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1 篇 学位论文

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1 篇 工学
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1 篇 信任推理
1 篇 信任子网络发现
1 篇 上下文感知的信任...
1 篇 在线社会网络
1 篇 信任传播路径
1 篇 信任推理路径搜索
1 篇 信任推理路径融合

机构

1 篇 华中科技大学

作者

1 篇 马尧

语言

1 篇 中文

检索条件"主题词=信任推理路径搜索"

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详细简洁

排序：

在线社会网络的信任网络发现与信任融合研究

在线社会网络的信任网络发现与信任融合研究

引用

作者：马尧华中科技大学

学位级别：博士

随着信息技术的发展和变革,越来越多的社交化应用融入到人们的日常生活当中。这些应用内容不仅涵盖传统意义的社交网站(如人人网),而且涉及即时通讯、电子商务和消费推荐等诸多领域(如微信、淘宝和大众点评)。得益于移动计算技术和设备... 详细信息

随着信息技术的发展和变革,越来越多的社交化应用融入到人们的日常生活当中。这些应用内容不仅涵盖传统意义的社交网站(如人人网),而且涉及即时通讯、电子商务和消费推荐等诸多领域(如微信、淘宝和大众点评)。得益于移动计算技术和设备的发展普及,人们可以随时随地参与到这些在线社会网络应用中,与他人进行信息分享、产品交易、业务协作等社交活动。然而,在如此开放动态的大规模在线社会网络中,人们常常面临着陌生的交互对象,这使得用户间的交互往往存在着不确定性和风险性。在这种情形下,信任在决策制定过程中扮演着关键角色。因此,研究在线社会网络中的信任推理具有重要意义。通过将社会网络描述为加权有向图,信任推理就是根据信任的传播性等特点,在该图上寻找和利用多条信任传播路径为并未交互过的陌生用户推理其间接的信任关系。由于社会网络具有同质性、小世界现象和结构平衡等特点,所以面向在线社会网络的信任推理必须结合社会网络的内在特点。给定一对陌生的用户节点,信任推理过程首先要考虑搜索什么样的路径以连接该节点对,即什么样的路径才是“好”的信任推理路径;由于应用服务的上下文多样性,还要考虑用户节点间如何维护上下文感知的直接信任关系,以保证信任推理路径上的信任关系具有一致的信任上下文；然后,在信任推理路径搜索策略和信任上下文确定的情况下,要考虑如何高效地搜索多条最优或近似最优的信任推理路径以构建信任子网络；最后,还需要考虑信任传递和合意运算如何计算以及如何将这些运算运用到该信任子网络当中,从而融合多条信任推理路径获得最终的信任推理结果。从这些核心问题出发,对在线社会网络中的信任推理路径搜索策略与最优信任推理路径搜索算法、上下文感知的直接信任关系评估方法、信任子网络的发现算法、信任推理路径融合算法这四个方面展开了全面深入的研究工作：现有的信任推理路径搜索策略大都强调最大化源节点对目击者的信任度,以此来提高信任推理路径的质量,忽视了不信任关系在信任推理中的作用。基于社会结构平衡理论,可以利用不信任关系推理出有价值的信息。然而,在现实社会网络中的三角关系并非总是结构平衡的。因此,首先分析了平衡传递三角关系的分布规律,以及现有信任传递算子的结构平衡特点。然后,提出了信任推理路径搜索策略MIRBS和MIFUS,将最优信任推理路径搜索问题归结为最优化问题并给出相应的最优信任推理路径搜索算法OTIPS。通过理论证明了该搜索算法所得结果的最优性。最后,利用真实数据集验证了信任推理路径搜索策略的有效性,以及最优信任推理路径搜索算法在路径搜索效率和信任推理准确度方面的优越性。信任具有传播性的前提是信任传播路径上具有一致的信任范围,即信任上下文的一致性。面对服务上下文多样化的社交应用,用户很难寻找到与当前服务具有相同上下文的历史交互记录以进行直接信任关系评估,即数据稀疏性问题。传统的信任模型缺乏对信任上下文因素的考虑。一些上下文感知的信任模型也没能妥善解决上下文描述、上下文相似度度量和历史经验维护的问题。通过存储大量的具有上下文信息的交互记录来维护历史经验,这种做法带来高昂的存储代价和计算代价。给出了一种面向服务的上下文描述和相似性度量方法,构建了一种上下文感知的直接信任关系模型,并提出了一种基于随从聚类的上下文感知的直接信任关系评估方法。该方法只需维护一个规模较小的信任参考集合便可提供上下文感知的直接信任关系评估。信任参考集合能够根据新的交互经历不断地更新虚拟参考服务的上下文和调节信任度。模拟实验表明,该方法能够在面临数据稀疏性问题时利用虚拟参考服务的上下文来提高直接信任度评估的准确度,与现有上下文感知的信任评估方法相比具有更高的计算效率。在给定了信任推理路径搜索策略和信任上下文之后,就需要考虑如何搜索多条最优的或接近最优的信任推理路径以构建信任子网络。现有的信任推理路径搜索方法大多基于传统的暴力搜索方法,这使得搜索代价十分高昂。尽管有一些新颖的概率搜索方法,但这些方法都忽略了信任网络的结构特点从而导致路径搜索的盲目和低效。另外,现有信任推理路径搜索方法中的路径搜索经验也不能累积或重用,这使得重复的搜索请求导致重复的搜索代价。先是提出了一种基于SVD符号聚类的信任社区发现方法来挖掘信任网络的社区结构特征。然后,通过将每个信任社区看做蚁群优化中的一个蚁群,给出了一种基于多蚁群优化的信任子网络发现算法ACO-TIPS。该算法可以针对给定的信任推理路径搜索策略寻找多条最优的或接近最优的信任推理路径以构建信任子网络。最后利用真实数据集进行了对比试验,证实了所提方法挖掘信任网络社区结构的有效性,以及在信任推理路径搜索效率和信任推理准确度方面的优势。当获取多条信任推理路径,即构建信任子网络以后,还需要考虑如何运用合适的信任传递和合意运算,以融合多条信任推理路径获得最

关键词：在线社会网络信任推理信任传播路径信任推理路径搜索信任子网络发现上下文感知的信任关系模型信任推理路径融合

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