基于概率的信任传播模型

摘要：

社会网络中,用户之间的信任关系可以为用户判别信息是否可信提供依据.现有的信任计算方法一般是通过搜索节点之间的路径,再在其上添加各种其它限制,如路径长度、信任度下界等来计算信任度,而考虑节点之间的相似性的方法却很少.从节点之间的相似性出发,在信任传播模型的基础上,结合贝叶斯条件概率公式,提出了基于概率的信任传播模型.同时分析了信任传播模型中衰减系数对结果的影响;通过统计分析数据,得出具有信任关系的用户之间的相似度要比不具有信任关系的用户之间的相似度高得多,从而证明了贝叶斯理论可显著提高信任传播算法的有效性.在Epinion数据集上进行的实验证明了该方法的有效性.

关键词：信任、社交网络、信任网络、信任预测

所属期刊栏目：41

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60973068,61277370;辽宁省自然科学基金201202031;教育部高等学校博士学科点专项科研基金资助课题20090041110002

在线出版日期：2014-09-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：90-93,114