一种针对大规模社交网络的用户信任度预测算法

来源：计算机工程杂志2018年第8期北京时间：

作者：张琼,张勇

单位：江西财经大学 软件与物联网工程学院,南昌 330013

摘要：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。

关键词：大规模社交网络,信任度预测,拓扑结构,用户信任率,信任图

基金资助：国家自然科学基金(61762043,61562035);江西省研究生创新专项资金(YC2017-S226)。