【摘 要】
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提出了一个基于文本上下文信息和用户社会结构的组合信任模型TCtrust,给出了置信模型,分别从显式和隐式信任对置信值进行了度量,设计出根据置信度排序的算法。通过对新浪微博热门话题"美国总统大选"进行实验,该算法在可信度上优于新浪微博的默认搜索算法,且能充分兼顾用户喜好、用户自身的影响力等因素,优于传统的LDA算法。
【机 构】
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广东石油化工学院计算机科学与技术系,国防科学技术大学计算机学院
【基金项目】
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广东省科技计划项目（2012B0101100037）, 国家自然科学基金资助项目（61272382,61001016,61102136）
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提出了一个基于文本上下文信息和用户社会结构的组合信任模型TCtrust,给出了置信模型,分别从显式和隐式信任对置信值进行了度量,设计出根据置信度排序的算法。通过对新浪微博热门话题"美国总统大选"进行实验,该算法在可信度上优于新浪微博的默认搜索算法,且能充分兼顾用户喜好、用户自身的影响力等因素,优于传统的LDA算法。
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