福建师范大学学报(自然科学版)2023，Vol.39Issue(1) ：59-67.DOI:10.12046/j.issn.1000-5277.2023.01.009

在线社交网络中基于机器学习的多维用户信任评估方法

A Multidimensional Trust Evaluation Approach Based on Machine Learning in Online Social Networks

周峤 张欣欣 周赵斌 许力
福建师范大学学报(自然科学版)2023，Vol.39Issue(1) ：59-67.DOI:10.12046/j.issn.1000-5277.2023.01.009
✕
  • 国家科技期刊平台
  • NETL
  • NSTL
  • 维普
  • 万方数据

在线社交网络中基于机器学习的多维用户信任评估方法

A Multidimensional Trust Evaluation Approach Based on Machine Learning in Online Social Networks

周峤 1张欣欣 1周赵斌 1许力1
扫码查看

作者信息

  • 1. 福建师范大学计算机与网络空间安全学院,福建省网络安全与密码技术重点实验室, 福建 福州 350117
  • 折叠

摘要

为了解决在线社交网络中识别不可信用户的问题,提出了基于机器学习的多维用户信任评估方法.该方法首先定义了最大平均值对数偏差用于计算特征;其次,充分考虑在线社交网络的特点以及现实中信任建立的过程,从用户的历史数据中提取出一共4类13项特征用以计算用户的信任值.此外,方法使用了6种不同的机器学习模型,用来衡量所提出的特征识别不可信用户的效果.在真实数据集上的测试结果表明,基于最大平均值对数误差计算得到的特征能够在正确率等各项指标上取得优异表现.

关键词

信任评估/机器学习/特征选择/在线社交网络

引用本文复制引用

基金项目

国家自然科学基金(U1905211)

出版年

2023
福建师范大学学报(自然科学版)
福建师范大学

福建师范大学学报(自然科学版)

CSTPCD北大核心
影响因子：0.353
ISSN：1000-5277
参考文献量2
段落导航相关论文