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一种考虑用户可信度的动态RBAC模型

计算机工程 2005年第15期31卷 84-86页

作者：苏玮曾广周山东大学计算机科学与技术学院济南250061

基于角色的访问控制(RBAC)是一种广泛应用的授权访问控制方式。但传统的RBAC模型既没有给出控制角色指派的方法,也不能保证角色许可最少优先原则。该文针对传统RBAC系统中存在的上述缺陷,通过引入用户可信度和角色实例的概念,提出了一... 详细信息

基于角色的访问控制(RBAC)是一种广泛应用的授权访问控制方式。但传统的RBAC模型既没有给出控制角色指派的方法,也不能保证角色许可最少优先原则。该文针对传统RBAC系统中存在的上述缺陷,通过引入用户可信度和角色实例的概念,提出了一种考虑用户可信度的动态RBAC模型,给出了模型执行过程。

关键词：访问控制角色角色实例用户可信度

基于多重图的社交网络用户可信度评价方法研究——网络欺凌与隐私泄露视角

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现代情报 2020年第8期40卷 27-37页

作者：沈旺代旺高雪倩孙美颀吉林大学管理学院吉林长春130022

[目的/意义]提出基于多重图的社交网络用户可信度评价方法,为网络信息生态治理提供有效依据,为有害次生舆情管理提供理论基础。[方法/过程]构建了网络欺凌和隐私泄露特征抽取指标体系;利用多重图表示社交网络用户动态信息网络;根据提取... 详细信息

[目的/意义]提出基于多重图的社交网络用户可信度评价方法,为网络信息生态治理提供有效依据,为有害次生舆情管理提供理论基础。[方法/过程]构建了网络欺凌和隐私泄露特征抽取指标体系;利用多重图表示社交网络用户动态信息网络;根据提取到的网络欺凌和隐私泄露信息进行用户信息行为分析;利用德尔菲法确定网络欺凌行为与隐私泄露行为概率的权重,综合分析社交网络用户可信度。[结果/结论]实验结果表明,基于多重图的用户可信度评价结果与基于调查问卷的用户可信度评价结果基本一致,说明利用多重图的社交网络用户可信度评价方法具有一定的可行性。

关键词：社交网络多重图网络欺凌隐私泄露用户可信度

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融合用户可信度的改进奇异值分解推荐算法

小型微型计算机系统 2016年第10期37卷 2171-2176页

作者：潘骏驰张兴明汪欣国家数字交换系统工程技术研究中心郑州450002 珠海高凌信息科技有限公司广东珠海519000

基于信任的协同过滤推荐算法在缓解数据稀疏性、提高推荐准确度上具有明显优势.在协同过滤推荐算法中引入信任关系需要解决两个问题:一是信任数据的获取与信任的度量问题,二是信任度与具体算法的结合问题.传统算法在解决这两个问题时,... 详细信息

基于信任的协同过滤推荐算法在缓解数据稀疏性、提高推荐准确度上具有明显优势.在协同过滤推荐算法中引入信任关系需要解决两个问题:一是信任数据的获取与信任的度量问题,二是信任度与具体算法的结合问题.传统算法在解决这两个问题时,仍存在信任信息挖掘不足、利用率不高的现象,导致推荐准确率难以进一步提升.为此,引入用户可信度的概念,提出一种改进的奇异值分解算法,算法同时考虑了用户的信任信息、被信任信息以及各自的隐性反馈.在真实数据集上的实验结果表明:与传统算法和其他主流信任算法相比,本文算法能有效提高推荐准确度.

关键词：推荐算法协同过滤用户可信度奇异值分解

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基于用户可信度的误用入侵检测系统的研究

计算机应用 2006年第5期26卷 1081-1083,1095页

作者：郭庆北张华忠丁秀明山东大学计算机科学与技术学院江南大学信息工程学院江苏无锡214036

提出了基于用户可信度的误用IDS模型,该模型对IDS框架结构、签名匹配策略及协同机制都进行了改进。鉴于通用入侵检测框架CIDF(CommonIntrusionDetectionFramework)结构中缺少对入侵等级划分的机制,提出了基于用户可信度量化的等级划分方... 详细信息

提出了基于用户可信度的误用IDS模型,该模型对IDS框架结构、签名匹配策略及协同机制都进行了改进。鉴于通用入侵检测框架CIDF(CommonIntrusionDetectionFramework)结构中缺少对入侵等级划分的机制,提出了基于用户可信度量化的等级划分方法,提高了系统的合理性。定义了误用IDS安全级别,通过预警原理实现低安全级别IDS对未知入侵的预防作用。另外,在用户可信度IDS中使用了局部性原理,进而改善了签名匹配策略并提高了签名的匹配效率和准确率。

关键词：用户可信度局部性原理预警自动响应

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基于关联关系的微博用户可信度分析方法

计算机应用 2017年第3期37卷 654-659页

作者：李付民佟玲玲杜翠兰李扬曦张仰森北京信息科技大学智能信息处理研究所北京100192 国家计算机网络应急技术处理协调中心北京100190

随着微博研究的深入,对微博用户可信度的评价成为一个研究热点。针对微博用户可信度评价的问题,提出了一种基于关联关系的用户可信度分析方法。以新浪微博为研究对象,首先从用户的资料信息、交互信息和行为信息三个方面出发,分析了用户... 详细信息

随着微博研究的深入,对微博用户可信度的评价成为一个研究热点。针对微博用户可信度评价的问题,提出了一种基于关联关系的用户可信度分析方法。以新浪微博为研究对象,首先从用户的资料信息、交互信息和行为信息三个方面出发,分析了用户的7个相关特征,利用层次分析法(AHP),进而得到用户自评价可信度;然后以用户自评价作为基点,以用户关系网络作为载体,结合用户之间潜在的用户互评关系,通过改进PageRank算法,提出了用户可信度评价模型User-Rank,进而,利用关系网络中其他用户对待分析用户的可信度进行综合评价。大规模的微博真实数据的实验表明,所提方法能够取得良好的用户可信度评价效果。

关键词：用户自评价关系网络用户可信度用户关联关系层次分析法 PageRank

一种结合用户可信度与相似度的鲁棒性推荐算法

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计算机应用研究 2016年第10期33卷 2988-2991页

作者：潘骏驰张兴明汪欣国家数字交换系统工程技术研究中心郑州450002 珠海高凌信息科技有限公司广东珠海519000

协同过滤推荐系统面临着托攻击的安全威胁。研究抵御托攻击的鲁棒性推荐算法已成为一个迫切的课题。传统的鲁棒性推荐算法在算法稳定性与推荐准确度之间难以权衡。针对该问题,首先定义一种用户可信度指标;然后改进传统的相似度计算方法... 详细信息

协同过滤推荐系统面临着托攻击的安全威胁。研究抵御托攻击的鲁棒性推荐算法已成为一个迫切的课题。传统的鲁棒性推荐算法在算法稳定性与推荐准确度之间难以权衡。针对该问题,首先定义一种用户可信度指标;然后改进传统的相似度计算方法,通过结合用户可信度与改进的相似度,滤除攻击概貌,为目标用户作出推荐。实验表明,与传统算法相比,该算法具备更强的稳定性,同时保持了良好的推荐准确度。

关键词：协同过滤托攻击用户可信度相似度鲁棒性算法

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基于链接的微博用户可信度研究

计算机应用研究 2015年第10期32卷 2910-2913,2917页

作者：闫光辉刘晓飞王梦阳兰州交通大学电子与信息工程学院兰州730070

以新浪微博为研究对象,基于PageRank算法思想,参考网络群体结构平衡理论并且结合微博用户固有属性等因素,提出一种评估微博用户可信度的模型UC及相应的算法,以解决微博用户可信度比较问题。UC模型由用户自评估和用户互评估两个子模型构... 详细信息

以新浪微博为研究对象,基于PageRank算法思想,参考网络群体结构平衡理论并且结合微博用户固有属性等因素,提出一种评估微博用户可信度的模型UC及相应的算法,以解决微博用户可信度比较问题。UC模型由用户自评估和用户互评估两个子模型构成,首先根据每个微博用户的固有属性使用自评估模型计算出每个用户的初始可信度值,然后将用户的初始可信度值作为用户互评估模型的输入计算出每个用户互评估可信度得分,从而对用户的可信度进行比较排序。真实数据集上的实验结果验证了该方法的有效性。

关键词：微博用户可信度影响力 PageRank算法结构平衡

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新浪微博平台上的用户可信度评估

计算机科学与探索 2013年第12期7卷 1125-1134页

作者：王峰余伟李石君武汉大学计算机学院武汉430072

随着新浪微博用户数的增加,微博上的可信度危机凸显出来。定义了一种叫做用户可信度的新概念,并提出了一种评估用户可信度的模型User-Rank。该模型由自评估模型和互评估模型两个子模型组成。提出了一种计算用户可信度,并对其得分进行排... 详细信息

随着新浪微博用户数的增加,微博上的可信度危机凸显出来。定义了一种叫做用户可信度的新概念,并提出了一种评估用户可信度的模型User-Rank。该模型由自评估模型和互评估模型两个子模型组成。提出了一种计算用户可信度,并对其得分进行排序的算法。在基于新浪微博平台抽取的数据集上进行了实验,结果表明该算法优于一般的基础性算法,且互评估模型算法的时间复杂度仅为O(n2)。

关键词：用户可信度新浪微博 User-Rank

考虑多交互关系与情感倾向的微博用户可信度评估研究

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考虑多交互关系与情感倾向的微博用户可信度评估研究

作者：王梓宁河北大学

学位级别：硕士

微博平台是国内重要的信息服务提供者之一。然而,微博用户的信用状况良莠不齐,一些用户造谣诽谤、煽动仇恨,损害网络生态。有效的微博用户可信度评估方法有助于平台管理者更好地了解用户账号信用状况,及时发现微博网络中的不可信用户,... 详细信息

微博平台是国内重要的信息服务提供者之一。然而,微博用户的信用状况良莠不齐,一些用户造谣诽谤、煽动仇恨,损害网络生态。有效的微博用户可信度评估方法有助于平台管理者更好地了解用户账号信用状况,及时发现微博网络中的不可信用户,净化网络环境,相关研究已经受到许多学者的关注。传统的微博用户可信度评估研究主要从用户属性、博文或行为中提取特征进行评估,但用户个体数据的稀疏性导致评估结果存在误差。因此,部分研究人员根据用户交互形成的社交图中邻居的信息进行评估。然而,已有的利用邻居用户信息进行评估的方法通常从单一的网络结构出发,未考虑用户间错综复杂的交互关系对信任的影响。此外,用户间评论、回复等内容可以体现用户的情感倾向,是判断用户是否被信任的重要因素,而现有研究忽略了情感倾向的重要性。针对上述不足,本文提出两种微博用户可信度评估方法,主要工作包括:(1)提出一种考虑多交互关系的微博用户可信度评估方法。该方法首先从用户资料、历史博文以及用户行为三个方面提取特征,并使用逻辑回归模型将提取的特征进行融合计算用户个体可信度;然后分析用户间交互关系,使用交互度和参与度两项指标进行量化;最后根据用户个体可信度、交互度和参与度改进Page Rank算法评估用户可信度。(2)提出一种融入情感倾向的微博用户可信度评估方法。该方法在考虑多交互关系的微博用户可信度评估方法的基础上结合了情感因素,使评估方法更为完善。首先在普通情感词典的基础上融合了网络新词和表情,提高了词典质量;其次根据用户间评论、回复等文本内容判断用户情感倾向;最后将用户的情感倾向融入考虑多交互关系的微博用户可信度评估方法中,计算用户的可信度。本文以新浪微博平台为数据源,利用python爬虫技术获取真实数据集,设计一系列仿真实验验证本文所提方法的有效性。首先,利用最大似然估计法得出模型所需参数,并通过显著性检验验证参数取值的合理性;其次,将本文所提方法与其他微博用户可信度评估方法进行对比,并采用准确率、查准率和查全率等多项指标检测方法效果实验结果表明,与未考虑多交互关系与情感倾向的方法对比,本文方法在各项指标上均具有显著优势,证明了考虑多交互关系与情感倾向因素的合理性。

关键词：用户可信度逻辑回归多交互关系情感倾向 PageRank算法