基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相似性的信任度量方法
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引 言
信任一般被定義為個(gè)體基于自身的歷史經(jīng)驗(yàn)對(duì)其他個(gè)體 未來行為的主觀預(yù)期 [1]。如今信任在很多方面扮演著重要角 色,比如,內(nèi)容提供商會(huì)為用戶處理過量信息,只提供其感 興趣的內(nèi)容 ;在線網(wǎng)絡(luò)服務(wù)商提醒用戶避免誤點(diǎn)不安全的鏈 接 ;在電子商務(wù)平臺(tái)上的商品推薦板塊等都能看到關(guān)于信任 的應(yīng)用場(chǎng)景 [2,3]。在信任網(wǎng)絡(luò)中,為了衡量節(jié)點(diǎn)間的信任強(qiáng)度, 往往還要利用其他手段來計(jì)算節(jié)點(diǎn)之間的信任值。Li Ding[4] 認(rèn)為僅僅知道“個(gè)體 A 在領(lǐng)域 X 信任個(gè)體 B”無法充分反映 個(gè)體之間信任的意義,于是將信任分為兩大類,即參考信任和 相關(guān)信任。劉凱認(rèn)為在社交網(wǎng)絡(luò)中,用戶的交互行為和時(shí)間衰 減也是影響信任的因素,以此提出了基于兩者加權(quán)的信任模型 RBtrust[5]。本文利用信任網(wǎng)絡(luò)中用戶節(jié)點(diǎn)的結(jié)構(gòu)相似性來構(gòu)建 信任度量模型。
1 結(jié)構(gòu)相似性
本文的一些相關(guān)概念定義如下:
施信者:在信任關(guān)系中,是施加信任關(guān)系的用戶節(jié)點(diǎn) ;
受信者:在信任關(guān)系中,是被施加信任的用戶節(jié)點(diǎn) ;
In-Neighbor(i):節(jié)點(diǎn) i 擁有的施信者節(jié)點(diǎn)集 ;
Out-Neighbor(i):節(jié)點(diǎn) i 擁有的受信者節(jié)點(diǎn)集 ;
Tijin :節(jié)點(diǎn) i 與節(jié)點(diǎn) j 擁有相似施信者形成的信任度 ;
Tijout :節(jié)點(diǎn) i 與節(jié)點(diǎn) j 擁有相似受信者形成的信任度 ;
Tijz(in):標(biāo)準(zhǔn)化后的 Tijin ;
Tijz(out):標(biāo)準(zhǔn)化后的 Tij
out ; Tij :節(jié)點(diǎn) i 與節(jié)點(diǎn) j 的加權(quán)信任度。
2 信任度量
文獻(xiàn) [3] 研究了用戶評(píng)分的相似性與信任強(qiáng)度關(guān)系,提出 了基于評(píng)分相似性的信任模型。本文關(guān)注網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的相似性, 并從兩方面構(gòu)建了基于結(jié)構(gòu)相似性的信任模型。在信任網(wǎng)絡(luò)中, 利用 Jaccard 系數(shù)定義了 Tijin 和 Tijout :
3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
3.1 數(shù)據(jù)集
本文利用 FilmTrust 數(shù)據(jù)集 [6] 對(duì)之前提出的方法進(jìn)行驗(yàn) 證。該數(shù)據(jù)集采集自網(wǎng)站 FilmTrust,該網(wǎng)站是電影評(píng)論網(wǎng)站, 允許用戶對(duì)電影進(jìn)行評(píng)論打分以及對(duì)他人的評(píng)論進(jìn)行打分。該 FilmTrust 數(shù)據(jù)集中有 874 個(gè)用戶,1 853 條信任關(guān)系鏈。
3.2 模型評(píng)估
本部分用于驗(yàn)證以上提出的信任度量模型在網(wǎng)絡(luò)中的表 現(xiàn)情況。由于用戶間的關(guān)系有兩種,包括直接信任關(guān)系和非直 接信任關(guān)系,我們通過考察這兩種信任關(guān)系,決定利用該信 任度量模型計(jì)算得到的信任度。計(jì)算該施信者與其所有受信 者之間的信任度 Tij 取平均值,用 ts 表示,然后在網(wǎng)絡(luò)中刪除該施信者的所有受信者,并在刪除后的網(wǎng)絡(luò)中隨機(jī)選取相同個(gè) 數(shù)的節(jié)點(diǎn),計(jì)算該施信者與這些節(jié)點(diǎn)之間的信任度 Tij,取平均, 用 rs 表示。最后用兩個(gè)向量 st 和 sr 分別表示網(wǎng)絡(luò)中所有施信 者在直接信任關(guān)系和非直接信任關(guān)系下的信任值,其中,向量 st 中的元素為每個(gè)施信者的 ts 值,向量 sr 中的元素為每個(gè)施 信者的 rs 值,將 st 和 sr 進(jìn)行分布檢驗(yàn),不同權(quán)重值 α下 st 和 sr 的均值以及 k-s 檢驗(yàn)結(jié)果見表 1 所列。由表中 p 值可知 k-s 檢驗(yàn)不滿足 H0 假設(shè),說明用戶之間擁有直接信任關(guān)系比非直 接信任關(guān)系有更高的網(wǎng)絡(luò)相似性。
4 結(jié) 語
本文從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相似性的視角提出了基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相似 性的信任度量模型,該模型可以很好地度量節(jié)點(diǎn)間的信任值, 有利于后續(xù)信任傳播的研究。