Vui lòng dùng định danh này để trích dẫn hoặc liên kết đến tài liệu này:
https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/101433
Nhan đề: | Topic-aware experience trust computation with refined interaction in social networks |
Tác giả: | Pham, Phuong Thanh Tran, Dinh Que |
Từ khoá: | Social network Interest degree Interaction Computational trust |
Năm xuất bản: | 2023 |
Tùng thư/Số báo cáo: | Tạp chí Khoa học Công nghệ Thông tin và Truyền thông;Số 01(CS.01) .- P.121-127 |
Tóm tắt: | Computational trust more and more plays an important role in interaction process of users or peers in distributed systems. Most current trust models are constructed based on interaction experience and reputation. Interaction trust is estimated from interaction experience among users, whereas reputation trust is inferred from some commmunity evaluation via propagation mechanisms. However, these reputation models either lack a clear foundation for computation or have no rules for determining community. And these issues deduce to difficulty in the trust implementation and design. Our purpose of this paper is to present a trust model of reputation, which estimates trustworthiness degrees based on similairity and path algebra from community. The similarity measure is resulted from the interest degrees that are formulated by means of analyzing entries data dispatched by users and topics. The path algebra is built from two operators concatenation and aggregation for integrating respectively scores along a path and from various paths. We perform experiments to determine how the path algebra and similarity impact on trust estimation. Our experimental results show that the similarity-based estimation outperforms the path algebra computation. |
Định danh: | https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/101433 |
ISSN: | 2525-2224 |
Bộ sưu tập: | Khoa học Công nghệ Thông tin và Truyền thông |
Các tập tin trong tài liệu này:
Tập tin | Mô tả | Kích thước | Định dạng | |
---|---|---|---|---|
_file_ Giới hạn truy cập | 2.98 MB | Adobe PDF | ||
Your IP: 18.222.179.96 |
Khi sử dụng các tài liệu trong Thư viện số phải tuân thủ Luật bản quyền.