【摘 要】
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随着社会与科学技术的飞速发展,社交网络在生活、娱乐和工作方面给人们带来了极大的便利。但由于社交网络的飞速发展,其中的用户数量以及信息的更新速度正在以指数级增长,这也导致了社交网络中的用户间的信任问题日益突出。本文主要从两个不同的角度研究社交网络中用户之间信任度量问题,研究内容如下。(1)改进了传统基于社交网络用户节点上下文信息的相邻用户间信任度量模型,在相似度计算方面,细化了传统用户相似度的计算方
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随着社会与科学技术的飞速发展,社交网络在生活、娱乐和工作方面给人们带来了极大的便利。但由于社交网络的飞速发展,其中的用户数量以及信息的更新速度正在以指数级增长,这也导致了社交网络中的用户间的信任问题日益突出。本文主要从两个不同的角度研究社交网络中用户之间信任度量问题,研究内容如下。(1)改进了传统基于社交网络用户节点上下文信息的相邻用户间信任度量模型,在相似度计算方面,细化了传统用户相似度的计算方式,结合用户的基本信息相似度和用户兴趣标签相似性来提高模型计算结果的合理性,同时又引入用户之间的共同好友数作为衡量用户间是否存在信任关系的影响因素之一,最后在腾讯微博用户数据上验证了改进模型的有效性。(2)提出基于网络表示学习的信任预测模型,使用网络表示学习中的网络嵌入算法抽取社交网络中节点的特征,结合深度自编码模型实现了信任预测模型。分别在Epinions和Ciao数据集上与其它信任预测模型进行对比,实验结果表明文中提出的信任预测模型的预测准确度得到了进一步的提升,并且可有效缓解因信任数据稀疏性导致的预测不准确的问题,还在一定程度上提高了信任预测的实时性和可扩展性。(3)将信任模型和协同过滤推荐算法相结合应用于电影推荐系统中,基于python的Django框架进行了系统实现。
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