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一种针对大规模社交网络的用户信任度预测算法 被引量:1
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作者 张琼 张勇 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第8期68-73,共6页
在社交网络信任度研究领域中,多数模型或算法仅适用于小规模网络,或在大规模网络中效率低下。为此,综合考虑网络中的节点拓扑结构和用户信任率信息,提出一种针对大规模社交网络的信任度预测算法。将大规模社交网络约简为一个信任图,在... 在社交网络信任度研究领域中,多数模型或算法仅适用于小规模网络,或在大规模网络中效率低下。为此,综合考虑网络中的节点拓扑结构和用户信任率信息,提出一种针对大规模社交网络的信任度预测算法。将大规模社交网络约简为一个信任图,在该信任图上计算用户间的信任度。其中,节点的拓扑结构信息可在线下计算。实验结果表明,与典型的信任度预测算法Tidal Trust、SWTrust相比,该算法具有较高的预测精度和计算效率。 展开更多
关键词 大规模社交网络 信任度预测 拓扑结构 用户信任率 信任
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