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在线社交网络用户可信度研究

在线社交网络用户可信度研究

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作者：赵康河南科技大学

学位级别：硕士

随着在线社交网络上的用户越来越多,从而导致恶意用户和可信用户混杂在一起,使得人们获取信息成本和分辨用户的成本急剧增加。在这种情况下,在线社交网络用户可信度的研究对提高用户信息获取和用户分类具有十分重要的意义。目前,在线社... 详细信息

随着在线社交网络上的用户越来越多,从而导致恶意用户和可信用户混杂在一起,使得人们获取信息成本和分辨用户的成本急剧增加。在这种情况下,在线社交网络用户可信度的研究对提高用户信息获取和用户分类具有十分重要的意义。目前,在线社交网络用户可信度研究已经得到了广泛的研究,但现有的研究工作中还存在以下问题:在用户可信度信息量化的研究中,海量的用户节点、用户信息数据特征的多样性和单维度用户信息的稀疏性,使得在用户可信度计算时存在计算开销过大和计算结果存在误差的问题;在用户可信度计算的研究中,忽视了邻接用户间的用户可信度转移对用户可信度计算的影响和不同用户信息对用户可信度贡献程度不同引起的权重赋值不准确的问题;在用户可信度评估的研究中,在线性维度下评估用户可信度时存在可信用户和恶意用户在分类阈值处混叠的问题。本文根据对现有用户可信度研究工作中存在的问题和不足进行分析,分别提出了不同的解决方法和算法,以进一步提高在线社交网络用户可信度研究相关算法和方法的准确性和普适性。研究的主要贡献如下:1.本文提出一种基于多维信息的用户可信度量化方法。该方法采用多维信息层次分析法构建用户可信度量化框架,同时构建用户可信度权重分配矩阵计算不同特征项之间的权重赋值,配置客观的权重分配方案,减轻了用户信息稀疏性和用户不同信息特征项之间权重赋值不合理产生的误差,不仅为了用户可信度研究提供了前提条件,而且提高了用户可信度计算的准确性;2.本文提出一种基于邻接用户双重剪枝的用户可信度计算算法。该算法分析考虑邻接用户间的可信度传递,使用邻接用户的相似度来表示用户可信度转移的系数,并根据用户自身的相关信息量化计算得到用户自相关可信度,以此来计算用户互相关可信度,由此来提高邻接用户可信度计算准确度。同时采用基于用户信息和用户自相关可信度对用户从属节点进行裁剪的双重剪枝算法,由此可以在保证用户可信度计算准确度的基础上,降低算法的计算开销。通过与其他相关算法的仿真实验结果对比表明,本文所提算法在用户可信度计算结果中具有优越性;3.本文提出了一种基于软间隔支持向量机的在线社交网络用户可信度评估方法。该方法首先采用阶梯赋值法量化计算用户配置文件信息和用户生成内容信息,并基于上述两方面的度量值构建用户可信度评估集合,同时引入软间隔支持向量机对用户可信度评估集合进行处理,最终得到评估结果。该算法不但采用阶梯赋值法对用户信息进行量化,提高了用户可信度评估的普适性,而且将用户可信度评估维度从线性求和维度转换为平面坐标维度,减小了用户在分类阈值区间混叠的评估误差。仿真实验表明,本文所提方法在用户可信度评估结果中具有优越性。

关键词：在线社交网络用户可信度软间隔支持向量机信息熵阶梯赋值法双重剪枝邻接用户

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