一种基于用户意愿的社交网络信任度计算方法技术

一种基于用户意愿的社交网络信任度计算方法，包括依次进行的组建用户集群并选取训练集、根据训练集获得区间数集合、对于任意待判定用户计算基于属性的区间数距离、根据区间数距离获得信任因子并且组合出信任证据、对所有信任证据进行证据融合并且计算最优权重集、将区间数集合与最优权重集组成用户意愿、社交网络平台依据用户意愿进行信任度计算。本发明专利技术提供一种基于用户意愿的社交网络信任度计算方法，能够体现用户意愿和用户进行信任决策时的个性化，从而有利于为社交网络的各项应用研究提供更准确的策略依据。

A Method to Calculate the Trust Degree of Social Networks Based on User Willingness

A method of computing trust degree of social network based on user's wishes includes building user clusters and selecting training set in turn, obtaining interval number set according to training set, calculating attribute-based interval number distance for arbitrary users to be determined, obtaining trust factor according to interval number distance, and combining trust evidence. All the evidence of trust is fused and the optimal weight set is calculated. The interval number set and the optimal weight set are combined to form the user's wishes. The social network platform calculates the trust degree according to the user's wishes. The invention provides a method for calculating the trust degree of social network based on the user's will, which can reflect the user's will and the personalization of the user when making trust decisions, thereby contributing to providing more accurate strategic basis for the application research of social network.

【技术实现步骤摘要】
一种基于用户意愿的社交网络信任度计算方法
本专利技术涉及社交网络
，具体的说是一种基于用户意愿的社交网络信任度计算方法。
技术介绍
社交媒体(SocialMedia)是在互联网对现实的渗透影响与日俱增的背景下出现的新兴媒体，是一种通过无处不在的交流工具进行社会交往的新模式。尤其是智能手机等移动终端的深度普及和4G/5G网络基础设施的飞速发展，使得随时随地的“创作”与“传播”更加便利。占据网民总数95.1％的移动网络用户正在迅速组成一个人类社会的“无线传感器网络”，采集和产生各种格式的数字内容进行社交圈分享，以表达个人思想、情感及体验。社交媒体正是这个融合虚拟与现实的信息化社交生态系统必不可少的载体和工具，但同时，也正在引发层出不穷的道德和法律问题。发布在社交媒体平台中的数据包含着众多的敏感个人信息，它们可能被外部实体非法收集利用以牟取私利。“好莱坞艳照门”、LinkedIn及MySpace等世界知名社交网站用户数据被公开售卖等各种隐私侵犯事件向我们敲起警钟：人们在社交媒体中主动或被动呈现的各种私人数据及原创数字内容，正遭受着数据窃取、信息欺诈、隐私窥探和版权侵犯等严重困扰，网络本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于用户意愿的社交网络信任度计算方法，其特征在于：包括训练阶段和应用阶段；所述训练阶段包括如下步骤：S1.1、选取若干个具有相互关联性的用户组成用户集群，每个用户具有若干个属性，每个属性对应于一个属性值v；S1.2、从用户集群中按比例选取部分用户组成训练集；S1.3、对于任一个属性f，将训练集中除用户ui外所有的用户分为set1和set2两组，其中set1中的用户均被ui信任，set2中的用户均不被ui信任；S1.4、按照属性f的属性值v从小到大的顺序分别对set1和set2内的用户进行排序，得到两个区间数sco1和sco2，sco1＝[min(set1),max(set1)]，sco...

【技术特征摘要】
1.一种基于用户意愿的社交网络信任度计算方法，其特征在于：包括训练阶段和应用阶段；所述训练阶段包括如下步骤：S1.1、选取若干个具有相互关联性的用户组成用户集群，每个用户具有若干个属性，每个属性对应于一个属性值v；S1.2、从用户集群中按比例选取部分用户组成训练集；S1.3、对于任一个属性f，将训练集中除用户ui外所有的用户分为set1和set2两组，其中set1中的用户均被ui信任，set2中的用户均不被ui信任；S1.4、按照属性f的属性值v从小到大的顺序分别对set1和set2内的用户进行排序，得到两个区间数sco1和sco2，sco1＝[min(set1),max(set1)]，sco2＝[min(set2),max(set2)]；S1.5、根据sco1和sco2生成sco3，得到ui对于属性f的区间数集合scof＝＜sco1,sco2,sco3＞；S1.6、对于任意待判定用户uj的属性f，生成区间数scov＝[v,v]，分别计算scov与sco1、sco2和sco3的距离；S1.7、基于S1.6获得的三个距离，获得基于属性f的三个信任因子；S1.8、将三个信任因子组合成基...

【专利技术属性】
技术研发人员：王剑，张志勇，刘洋，赵长伟，李玉祥，南晓斐，牛丹梅，向菲，涂自然，乔阔远，
申请(专利权)人：郑州大学，
类型：发明
国别省市：河南,41