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社交网络服务中一种基于用户上下文的信任度计算方法
  • ISSN号:0254-4164
  • 期刊名称:计算机学报
  • 时间:0
  • 页码:2403-2413
  • 语言:中文
  • 分类:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室,北京100876
  • 相关基金:国家自然科学基金(60802034); 国家“九七三”重点基础研究发展规划项目基金(2012CB315802); 新一代宽带无线移动通信网科技重大专项(2011ZX03002-002-01); 北京市科技新星计划项目(2008B50)资助
  • 相关项目:基于人类认知机理的业务上下文预测理论及其关键技术研究
中文摘要:

电子商务中的信任问题一直备受关注.随着近些年社交网络的流行,其真实的社交网络及信任关系开始受到关注,基于社交网络开展各种电子商务活动逐渐成为一种新的发展趋势.因此,研究用户间的信任度对基于社交网络的电子商务具有重要意义.文中通过借鉴社会心理学中人与人之间的信任产生原理,提出了社交网络中基于用户上下文的信任度计算方法.该方法将社交网络中用户之间的信任度分为熟悉性产生的信任度和相似性产生的信任度;同时又根据所起作用的重要程度不同,把相似性划分为内部相似性和外部相似性,并给出了信任度计算的具体方法.最后,仿真实验验证了该方法的合理性和有效性.

英文摘要:

Trust is a significant problem in e-commerce.As the social networking sites are becoming more and more popular in recent years,its real social network and trust relationship attract people's attentions.The e-commerce based on the social networking sites has become a new trend.Therefore,the research on the users' trust for e-commerce based on SNS is very significant.By learning the trust generation principle in the psychology,this paper presents a trust calculating algorithm according to the SNS users' context.This method divides the user trust among the different SNS users into two parts: one is generated by familiarity and the other one is generated by similarity.At the same time,according to the importance of the role,the similarity part is divided into internal similarity and external similarity.And also the specific trust calculation method proposed by this paper is illustrated.Finally,the simulation results verify that the trust calculating algorithm based on the SNS users' context is reasonable and effective.

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期刊信息
  • 《计算机学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国计算机学会 中国科学院计算技术研究所
  • 主编:孙凝晖
  • 地址:北京中关村科学院南路6号
  • 邮编:100190
  • 邮箱:cjc@ict.ac.cn
  • 电话:010-62620695
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-4164
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1826/TP
  • 邮发代号:2-833
  • 获奖情况:
  • 中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:48433