【技术实现步骤摘要】
一种面向在线教育平台的用户信任建模方法
本专利技术属于信任建模方法
，特别是涉及一种面向在线教育平台的用户信任建模方法。
技术介绍
目前，在电商、资讯等诸多信息场景中，分析用户社交关系、建立用户信任网络都被实践证实可以提高平台给用户的服务质量，特别是在推荐领域。具体到本专利技术的在线教育领域，目前已有的信任建模算法存在以下问题：(1)信任网络稀疏：在线教育平台目的以学习为主，社交性并不强，用户之间交互行为较少，导致最终的信任模型信息量不足；(2)信任模型可解释性不强：目前基于深度学习的信任建模方法虽然在最终的预测效果上取得了不错的成绩，但是没有办法解释信任结论的推导过程；(3)信任意见的可靠性：平台可能会受到恶意用户的攻击，用户的交互行为数据中很可能存在错误、无用的条目，信任模型方法不能够甄别这些数据的话，可能得出错误的信任结论。
技术实现思路
本专利技术目的是为了解决现有技术中的问题，提出了一种面向在线教育平台的用户信任建模方法；本专利技术提出的方法会在少量交互行为建立起的信任网络基础上，基于环论将现实中的信任传播、聚合、局部聚集等现象形式化定义为具体的运算或...
【技术保护点】
1.一种面向在线教育平台的用户信任建模方法，其特征在于：所述方法具体包括以下步骤：1)信任值的提取：将在线教育平台中用户的交互数据映射为用户之间具体的信任值，得到初始信任值矩阵；2)信任网络图的建立：依据在线教育平台对用户的打分和初始信任值矩阵形成的初始信任网络图中用户结点的度数，计算该用户的可靠值，信任值和可靠值组合构成信任意见，基于所有用户的信任意见建立信任意见矩阵，根据信任意见矩阵建立信任网络图；3)信任网络的扩张：基于环论定义信任意见的传播与聚合基本运算，遍历信任网络图中用户结点，基于步骤2)得到的信任意见使用基础信任运算预测未直接关联用户之间的信任值，进行信任网络的扩张。
【技术特征摘要】
1.一种面向在线教育平台的用户信任建模方法，其特征在于：所述方法具体包括以下步骤：1)信任值的提取：将在线教育平台中用户的交互数据映射为用户之间具体的信任值，得到初始信任值矩阵；2)信任网络图的建立：依据在线教育平台对用户的打分和初始信任值矩阵形成的初始信任网络图中用户结点的度数，计算该用户的可靠值，信任值和可靠值组合构成信任意见，基于所有用户的信任意见建立信任意见矩阵，根据信任意见矩阵建立信任网络图；3)信任网络的扩张：基于环论定义信任意见的传播与聚合基本运算，遍历信任网络图中用户结点，基于步骤2)得到的信任意见使用基础信任运算预测未直接关联用户之间的信任值，进行信任网络的扩张。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤1)中，所述初始信任值矩阵由以下步骤得到：1.1)读取用户行为日志数据，提取用户的交互行为的类型、涉及对象和时间构建交互数据集合，依据用户数目建立信任值矩阵并初始化信任值矩阵，所述交互行为包含关注、讨论区支持、讨论区反对和举报四类；1.2)按时间遍历所有交互数据集合，依据交互行为的类型确定本次交互的信任值，更新信任值矩阵得到初始信任值矩阵。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤2)中，建立信任网络图包含以下步骤：2.1)遍历在线教育平台对用户的打分数据，为每个用户计算基于平台打分的可靠值；2...
【专利技术属性】
技术研发人员：李全龙，李国成，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江,23
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