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摘要:
在线社交网络(online social network,OSN)已经被用于增强服务提供和服务选择.然而,一个关键并且充满挑战的问题便是,如何根据服务消费者的需求有效并且高效地找到那些具有可信任评估结果的社交信任路径,尤其是在包含复杂社会关系的在线社交网络中.首先提出一个包含社交影响因子的社交网络结构.然后提出了一种NP完全的多约束社交信任路径查询问题.为了解决这个极具挑战的问题,提出了一个名为"强社交图"(strong social graph,SSG)的新概念.接着提出了一种基于SSG的新的索引方法.基于SSG索引,通过运用蒙特卡罗方法和相关优化搜索策略提出了一个名为"基于强社交图和蒙特卡罗算法"(strong social graph-Monte Carlo based algorithm,SSG-MCBA)的高效近似算法.两个真实数据集上的实验结果表明SSG-MCBA在准确率和效率上都极大地优于先前的算法.
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文献信息
篇名 社交网络中基于强社交图的可信任服务商选择
来源期刊 计算机科学与探索 学科 工学
关键词 社交网络 信任度 服务提供商选择
年,卷(期) 2018,(9) 所属期刊栏目 数据库技术
研究方向 页码范围 1383-1396
页数 14页 分类号 TP391
字数 8799字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1673-9418.1709039
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 李直旭 苏州大学计算机科学与技术学院 7 13 2.0 3.0
2 刘冠峰 苏州大学计算机科学与技术学院 4 11 2.0 3.0
3 刘安 苏州大学计算机科学与技术学院 6 10 2.0 3.0
4 郑凯 苏州大学计算机科学与技术学院 4 75 2.0 4.0
5 时久超 苏州大学计算机科学与技术学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
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计算机科学与探索
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1673-9418
11-5602/TP
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82-560
2007
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