本文關(guān)鍵詞：一種基于Folksonomy的信任預測方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：社會學認為生活在同一個社會圈子中的用戶表現(xiàn)出相似的行為和共同的偏好,這些有別于信任圖拓撲結(jié)構(gòu)的信息也可以用于信任預測中.由此提出了一種基于Folksonomy的信任預測方法TPMF(Trust Prediction Method based on Folksonomy),整合社會網(wǎng)中信任信息和Folksonomy中的用戶資源信息和用戶標記信息,利用優(yōu)化技術(shù)預測社會網(wǎng)絡(luò)中的信任關(guān)系.在真實數(shù)據(jù)集上的實驗表明,該方法具有很好的性能.
【作者單位】： 常州工學院;常州市軟件技術(shù)與應(yīng)用重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 信任預測 社會網(wǎng)絡(luò) 社會標記 非負矩陣分解方法
【基金】：常州工學院自然科學基金重點項目(YN1203,YN1316) 常州市應(yīng)用基礎(chǔ)計劃研究項目(CJ20120009)
【分類號】：TP393.09
【正文快照】： 1引言近年來,隨著社會網(wǎng)絡(luò)站點的出現(xiàn)并持續(xù)增長,社會網(wǎng)的規(guī)模越來越大,網(wǎng)絡(luò)中用戶之間交互產(chǎn)生了海量的信息.在這樣的環(huán)境中,對可信用戶的確定和可靠信息的識別將成為一個挑戰(zhàn)性的問題.許多在線社會網(wǎng)絡(luò)允許對其他用戶及其產(chǎn)生的內(nèi)容進行簡單的評價.通常將社會網(wǎng)中的這種行為

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