用户信任度预测方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种用户信任度预测方法和装置，其方法包括以下步骤：获取第一用户的通信数据和第二用户的通信数据以及用户信任度预测模型，其中用户信任度预测模型用于记录任意两个用户的通信数据与任意两个用户的信任度的对应关系；根据第一用户的通信数据、第二的通信数据以及用户信任度预测模型确定第一用户和第二用户的信任度。本发明专利技术中通过获取用户信任度预测模型，该模型可以反映用户通信数据与用户信任度之间的对应关系。然后根据时测的用户通信数据和用户信任度预测模型，可以计算出用户的信任度值，计算结果准确率高。

Method and device for predicting user confidence

The invention relates to a user trust prediction method and device. The method comprises the following steps: communication data acquisition of the first user and the second user communication data and user trust prediction model, the prediction model for trust relationship between communication data records any two users with any two users trust according to the data communication, data communication; second of the first user and user trust prediction model to determine the trust degree of the first user and a second user. By obtaining a user confidence prediction model, the model can reflect the corresponding relationship between the user communication data and the user's trust degree. Then, according to the measured user communication data and the user confidence prediction model, the user's trust value can be calculated, and the accuracy of the calculation results is high.

【技术实现步骤摘要】
用户信任度预测方法和装置
本专利技术涉及信息安全技术，特别是涉及一种用户信任度预测方法和装置。
技术介绍
随着移动通信技术的发展，移动设备的广泛应用，4G网络时代、大数据时代的到来，社交、移动和位置服务的融合以及发展，促进了移动社交网络的发展。由于智能移动设备日益普及，信息资源的获取和推送可以发生在任何时间、任何地点、任何人和任何方式，人们可以随时随地通过社交网络获取自己需求的信息，为用户提供无处不在的信息内容已经成为可能，智能移动设备也逐渐成为人们获取信息的主要平台之一(如通过手机搜索网络信息、浏览新闻，使用平板电脑/手机阅读电子书、听音乐、看视频、使用手机读、写微博等)。然而互联网是虚拟的，网络中存在大量的信息，其中还包括大量的虚假信息，这个网络信息安全带来了极大隐患，因此，对用户进行信任度分析就显得尤为重要。目前，常用的用户信任度分析方法有基于社交网络关系的动态信任模型、基于社交网络服务中用户上下文信息的信任度分析方法和根据通信用户数据的上下文信息计算用户直接信任度。其中根据通信用户数据的上下文信息计算方法，利用用户社交网络的传播距离，计算用户的间接距离，该方法预测准确性差。专本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用户信任度预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取第一用户的通信数据和第二用户的通信数据以及用户信任度预测模型，其中所述用户信任度预测模型用于记录任意两个用户的通信数据与所述任意两个用户的信任度的对应关系；根据所述第一用户的通信数据、所述第二的通信数据以及所述用户信任度预测模型确定第一用户和第二用户的信任度。

【技术特征摘要】
1.一种用户信任度预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取第一用户的通信数据和第二用户的通信数据以及用户信任度预测模型，其中所述用户信任度预测模型用于记录任意两个用户的通信数据与所述任意两个用户的信任度的对应关系；根据所述第一用户的通信数据、所述第二的通信数据以及所述用户信任度预测模型确定第一用户和第二用户的信任度。2.根据权利要求1所述的用户信任度预测方法，其特征在于，所述通信数据包括用户在特定时间段内每次通信时的业务类型、通信时长、通信起始时刻、通信基站ID以及用户的通信次数，所述用户信任度预测方法还包括：建立所述用户信任度预测模型；其中在建立所述用户信任度预测模型的步骤中，包括：获取目标地区内在特定时间段内所有用户的通信数据；根据任意两个用户在所述特定时间段内每次通信起始时刻、任意两个用户在所述特定时间段内每次通信基站ID以及任意两个用户在所述特定时间段内的通信次数，计算所述任意两个用户的相处时长信任度；根据所述任意两个用户在所述特定时间段内的通信次数和所述任意两个用户在所述特定时间段内每次通信时长，计算所述任意两个用户的通信熟悉信任度；根据所述任意两个用户在所述特定时间段内每次通信时的业务类型、所述任意两个用户在所述特定时间段内每次通信时长以及所述任意两个用户在所述特定时间段内的通信次数，计算所述任意两个用户的相似性信任度；采用时间衰减因子对所述任意两个用户的相处时长信任度、所述任意两个用户的通信熟悉信任度和所述任意两个用户的相似性信任度进行修正，并根据修正后的所述任意两个用户的相处时长信任度、所述任意两个用户的通信熟悉信任度和所述任意两个用户的相似性信任度之和确定所述用户信任度预测模型。3.根据权利要求2所述的用户信任度预测方法，其特征在于，在建立所述用户信任度预测模型时，还包括：获取目标地区内在特定时间段内所有用户的通信数据，并根据预设的筛选模板对所有用户的通信数据进行分析，筛选出符合标准的用户的通信数据，并根据符合标准的用户的通信数据建立所述用户信任度预测模型。4.据权利要求2所述的用户信任度预测方法，其特征在于，在根据任意两个用户在所述特定时间段内每次通信起始时刻、任意两个用户在所述特定时间段内每次通信基站ID以及任意两个用户在所述特定时间段内的通信次数，计算所述任意两个用户的相处时长信任度的步骤中，包括：根据任意两个用户在所述特定时间段内每次通信起始时刻、任意两个用户在所述特定时间段内每次通信基站ID以及任意两个用户在所述特定时间段内的通信次数计算在特定时间段内任意两个用户的相处时长，所述任意两个用户的相处时长的表达式为：d(u,v)表示在特定时间段内用户u和用户v相处时长，△T为时间精度，θ表示用户u和用户v通信时刻所属时间段权重，n(u)表示用户u表示用户通信次数，n(v)表示用于v表示用户通信次数，Ti(u)表示用户u第i次通信时刻，Tj(v)表示用户v第j次通信时刻，Ti(u)-Tj(v)表示在特定时间段内用户u第i次通信时刻与用户v第j次通信时刻的时间差，δ(li(u),lj(v))表示用户u第i次通信基站ID和用户v第j次通信ID是否相同，当li(u)＝lj(v)时，δ(li(u),lj(v))等于1，当li(u)≠lj(v)时，δ(li(u),lj(v))等于0；根据所述任意两个用户的相处时长计算所述两个用户的相处时长信任度，所述任意两个用户的相处时长信任度的表达式为：其中，d(u,v)表示在特定时间段内用户u和用户v的相处时长，d(u)表示在特定时间段内用户u与其通信的所有用户的相处时长。5.据权利要求4所述的用户信任度预测方法，其特征在于，在根据所述任意两个用户在所述特定时间段内的通信次数和所述任意两个用户在所述特定时间段内每次通信时长，计算所述任意两个用户的通信熟悉信任度的步骤中，包括：根据所述任意两个用户在所述特定时间段内每次通信时长计算在特定时间段内任意两个用户的通信时长熟悉信任度，所述任意两个用户的通信时长熟悉信任度表达式：TL(u,v)表示在特定时间段内用户u和用户v通信时长熟悉信任度，L(u,v)表示在特定时间段内用户u与用户v每次通信时长总和，L(u)表示在特定时间...

【专利技术属性】
技术研发人员：张小可，杜翠凤，
申请(专利权)人：广州杰赛科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44