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摘要:
信任度计算一直是社交网络中备受人们关注的问题,而对陌生节点的信任度计算更是其中的研究热点.目前多数的信任模型由于推荐证据的不完整使得对陌生节点信任度计算准确性不高.随着社区数量的不断增多,基于社区的社交网络成为当今社交网络发展的一种趋势,引入社区推荐模型替代原有的节点推荐模型来提高推荐证据的完整性和可靠性,进而提高陌生节点信任度计算的准确性;同时考虑友群信任度对社区信任度的影响,并给出社区关联度因子来解决社区推荐可能存在的合谋攻击.最后,通过仿真实验验证了该模型的合理性和有效性.
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文献信息
篇名 社交网络中一种基于社区推荐的信任模型
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 社交网络 社区推荐 社区关联 信任度 友群
年,卷(期) 2014,(5) 所属期刊栏目 信息安全
研究方向 页码范围 168-172
页数 5页 分类号 TP393
字数 6279字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王箭 南京航空航天大学计算机科学与技术学院 49 315 9.0 15.0
2 赵燕飞 南京审计学院计算机科学与技术系 14 110 7.0 10.0
3 杜贺 南京航空航天大学计算机科学与技术学院 7 77 4.0 7.0
4 张丰 南京航空航天大学计算机科学与技术学院 2 20 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
社交网络
社区推荐
社区关联
信任度
友群
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
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