發(fā)布時間：2019-11-07 07:17

【摘要】：隨著計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的普及和發(fā)展,在線社會網(wǎng)絡(luò)已成為人們結(jié)交朋友、日常通信、產(chǎn)品推薦等社交活動最為流行的平臺和工具。在大規(guī)模動態(tài)、開放的在線社會網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用中,評估用戶之間的個性化信任程度,在鼓勵和促進(jìn)用戶的良性行為、指導(dǎo)用戶選擇合適的交互對象、提高用戶的體驗質(zhì)量、確保整個系統(tǒng)的安全可靠運行等方面,具有不可忽視的作用。個性化信任評價研究具有重要的學(xué)術(shù)研究價值和應(yīng)用前景。 相關(guān)領(lǐng)域中的信任模型在面向在線社會網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用時,存在四個主要問題：1)信任算法通常假設(shè)存在一個小規(guī)模信任圖,而如何基于大規(guī)模社會網(wǎng)絡(luò)生成小規(guī)模信任圖卻鮮有研究；所用信任信息由于主觀性、動態(tài)性而難于獲取或維護(hù)。2)信任模型未充分考慮在線社會網(wǎng)絡(luò)中的用戶行為特征及其相互影響。在現(xiàn)實生活中,用戶被信任的程度與其影響力是密不可分的。研究用戶影響力構(gòu)成和影響的發(fā)生規(guī)律,對構(gòu)建完善的信任模型意義重大。3)信任信息整合面臨路徑依賴和信任衰減兩個挑戰(zhàn)：當(dāng)多條信任路徑相互交叉時,如何有效進(jìn)行信任信息的取舍?如何模擬信任信息隨路徑傳播的衰減?4)信任模型的重要應(yīng)用場景—基于信任的推薦系統(tǒng)不能靈活處理用戶觀點形成的時間演變性和反映用戶的行為特征。 為解決上述問題,本論文結(jié)合社會網(wǎng)絡(luò)分析和信任評價研究前沿,探尋網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、用戶行為、和信任機(jī)制之間的內(nèi)在聯(lián)系、規(guī)律和動態(tài)特性,圍繞在線社會網(wǎng)絡(luò)個性化信任評價問題,在信任圖生成、用戶社會影響力評估、信任傳播與整合、基于信任的推薦等多個方面提出了創(chuàng)新性理論與方法： (1)提出了基于小世界網(wǎng)絡(luò)理論的信任圖生成框架SWTrust。為解決信任圖生成和信任信息通常主觀多變而難于獲取或維護(hù)的問題,借助復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的小世界網(wǎng)絡(luò)理論和弱連接理論,提出一種高效的信任圖生成框架,利用相對客觀的用戶活動域信息來構(gòu)造信任圖。在真實信任網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集Epinions上進(jìn)行了大量實驗,驗證了SWTrust在保證高覆蓋率的同時提高了信任路徑搜索的效率,并且生成的信任圖能夠有效地幫助預(yù)測信任。 (2)提出了基于特征的細(xì)粒度用戶社會影響力評估模型FBI。影響力與信任具有不可忽視的交互關(guān)系：影響力大的人通常容易被人信任,受信任的人更有可能去影響其他人。以社會網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及特征集為輸入,結(jié)合用戶之間影響的可能性以及每個用戶自身的重要性來構(gòu)造初始影響力；通過識別朋友的影響力貢獻(xiàn)來進(jìn)行影響力更新,最后輸出每個用戶的影響力及其對其他用戶影響的可能性。在三個科研合作網(wǎng)絡(luò)HEPTH、DBLP和AmetMiner上進(jìn)行了實驗和案例分析。結(jié)果表明所提FBI模型能夠更好的區(qū)分用戶影響力(重復(fù)率低)、所選出的top-k用戶的影響范圍大、top-k用戶的質(zhì)量高。 (3)設(shè)計了基于廣義網(wǎng)絡(luò)流的信任評價方法GFTrust。利用網(wǎng)絡(luò)流解決信任路徑依賴問題,設(shè)計節(jié)點漏流函數(shù)來模擬信任的衰減；通過合理設(shè)置初始流量,節(jié)約普通網(wǎng)絡(luò)流模型的結(jié)果正則化問題。從算法效率、模型基本性質(zhì)和惡意行為魯棒性等多個方面進(jìn)行了深入細(xì)致的分析。在兩個真實的信任網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集Epinions和Advogato中做了大量實驗。結(jié)果表明,網(wǎng)絡(luò)流的使用提高了信任預(yù)測的精度,漏流函數(shù)的設(shè)置降低了信任預(yù)測的誤差。 (4)設(shè)計了信任推薦系統(tǒng)里基于流體動力學(xué)的時間演變評分機(jī)制FluidRating。現(xiàn)實生活中,人們觀點相互影響并隨時間變化。創(chuàng)造性地引入流體動力學(xué)模型來刻畫觀點(評分)形成過程。每個用戶被映射為一個容器,信任／影響關(guān)系被映射為管子來連接用戶容器。用戶觀點是容器中的液體(溫度代表評分,高度代表用戶對該評分的堅持度),液體可在容器之間流動,代表影響的發(fā)生。采用離散模型對多輪液體流動和混合進(jìn)行計算。目標(biāo)節(jié)點容器的液體溫度被采樣搜集,并整合為最終評分。在真實信任推薦系統(tǒng)數(shù)據(jù)集中的實驗結(jié)果表明FluidRating具有更高的評分預(yù)測精度。
【圖文】：

對提高社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量和加強(qiáng)其安全性，具有非常重要的作用。在線社會網(wǎng)絡(luò)中兩個用戶之間的交互通常可以簡化為圖1-1的場景：在某特定的主題中，Alice是服務(wù)請求者，Bob是服務(wù)提供者。同時，，Bob是彳目任評估的目標(biāo)，Alice想要知道“我能否信任Bob的這個服務(wù)？ ” Alice期望有一個有效的信任評估算法來為其提供一個合適的答案。本論文主要圍繞上述個性化信任評價需求及相關(guān)應(yīng)用展開一系列研究。[服務(wù)請求者] [服務(wù)提供者m-： 我能否信枉_的這媭，各？ ： VzyAlice Bob目標(biāo)W象丨I至題;圖1-1信任評估的一般場景2

1.5論文的組織結(jié)構(gòu)論文組織結(jié)構(gòu)如圖1-2所示。本文共分為七章，第一章為緒論，第二章回顧相關(guān)研究基礎(chǔ)和現(xiàn)狀，第三、四、五和第六章分別介紹了本論文提出的信任圖生成、細(xì)粒度影響力評估、基于廣義網(wǎng)絡(luò)流的信任評價模型，和基于信任的推薦系統(tǒng)中的評分預(yù)測機(jī)制，最后一章是總結(jié)與展望。各章節(jié)的主要內(nèi)容如下：第一章為緒論，首先介紹課題的背景：分析了在線社會網(wǎng)絡(luò)環(huán)境及應(yīng)用中對信任的需求，接著介紹了在其中建立信任機(jī)制的挑戰(zhàn)，并總結(jié)得出本論文要解決的問題。然后詳細(xì)闡述了本文關(guān)注的信任評價具體問題，確立了本文的研究內(nèi)容。針對這些問題，簡要介紹了本文提出的解決方案以及理論和實驗貢獻(xiàn)。本章最后是論文的組織情況。第二章介紹相關(guān)工作。從社會網(wǎng)絡(luò)和信任的基本性質(zhì)、信任評價的研究基礎(chǔ)、社會網(wǎng)絡(luò)中信息擴(kuò)散與觀點影響等方面進(jìn)行了介紹。按照已有信任模型使用的數(shù)學(xué)模型和方法
【學(xué)位授予單位】：中南大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TP393.09

【參考文獻(xiàn)】

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2 謝曉蘭;劉亮;趙鵬;;面向云計算基于雙層激勵和欺騙檢測的信任模型[J];電子與信息學(xué)報;2012年04期

3 朱峻茂,楊壽保,樊建平,陳明宇;Grid與P2P混合計算環(huán)境下基于推薦證據(jù)推理的信任模型[J];計算機(jī)研究與發(fā)展;2005年05期

4 唐文,胡建斌,陳鐘;基于模糊邏輯的主觀信任管理模型研究[J];計算機(jī)研究與發(fā)展;2005年10期

5 陳菲菲;桂小林;;基于機(jī)器學(xué)習(xí)的動態(tài)信譽評估模型研究[J];計算機(jī)研究與發(fā)展;2007年02期

6 吳鵬;吳國新;方群;;一種基于概率統(tǒng)計方法的P2P系統(tǒng)信任評價模型[J];計算機(jī)研究與發(fā)展;2008年03期

7 王進(jìn);孫懷江;;一種用于信任管理的新主觀邏輯[J];計算機(jī)研究與發(fā)展;2010年01期

8 林軍;姜文君;王國軍;;P2P環(huán)境中基于信譽與云理論的信任模型[J];計算機(jī)工程;2012年02期

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1 張宇;在線社會網(wǎng)絡(luò)信任計算與挖掘分析中若干模型與算法研究[D];浙江大學(xué);2009年

本文編號：2557165