基于主观—定性贝叶斯方法的用户信任关系模型

发布时间：2017-07-01 05:09

  本文关键词：基于主观—定性贝叶斯方法的用户信任关系模型，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着互联网的发展与普及,社会网络的应用越来越广泛。在社会网络中,用户依靠个人信任接受推荐、选择社区中的伙伴;因此近几年来,社会网络中的信任关系问题得到了广泛的关注,如何在社会网络中挖掘、利用用户之间的信任关系成为重要的研究课题。现存的信任预测方法较多使用用户特征、社区特征和传播学理论进行社会网络中的用户信任关系预测。在用户特征利用方面,基于分类器的方法被广泛地利用并加以改进,这些方法能够根据用户的特征以及特定用户对的关系预测信任,但忽略了社会网络中用户更广泛的交流关系。另一方面,考察社区关系的方法更多地关注社区结构,而忽略了用户间的动态信息传递,其参数特征不够细致。使用贝叶斯网络进行推理,是处理此类推理问题的另一个方向。贝叶斯网络具有较为完备的理论基础,能够进行信息丰富的不确定性推理,但为了获得良好的结论,贝叶斯网络需要进行高时间复杂度的训练。针对这一问题,定性贝叶斯网络被引入以改进训练效率,它的概括性良好,训练、推理时空复杂度低,但容易在推理中产生原本贝叶斯网络不易产生的歧义问题,产生实质无效的推理结果。本文基于定性贝叶斯网络方法和主观贝叶斯网络方法,提出了主观半定性网络推理方法。该方法中使用的主观半定性推理网络,是以定性贝叶斯网络为基础,引入与定性符号共存的定量特征的不确定性推理网络。这种推理网络同时支持对充分性和必要性规则进行评估、推理,在极限参数情况下合理地退化为定性贝叶斯网络。本文定义了主观半定性网络的对称性、复合性、传递性三种规则,使之具有与经典定性贝叶斯网络相仿的推理方法。利用主观半定性推理网络,本文基于Epinions商品评论网站这一社会网络,提出了用户信任预测算法。与基线方法和经典分类方法的比较实验显示,这一用户信任预测算法能够更为有效地提供社会网络中用户信任关系的参考意见。
【关键词】：用户信任预测 不确定性推理 主观贝叶斯方法 定性贝叶斯网络
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP18
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 绪论9-15
• 1.1 课题背景与研究现状9-14
• 1.2 本文结构14-15
• 第二章 相关理论简介15-23
• 2.1 定性贝叶斯网络15-20
• 2.1.1 网络模型15-16
• 2.1.2 定性影响16-17
• 2.1.3 定性协作17-18
• 2.1.4 符号传播算法18-20
• 2.2 主观贝叶斯方法20-23
• 第三章 主观半定性推理方法23-35
• 3.1 问题背景23-24
• 3.2 主观半定性推理网络24-25
• 3.3 复合性合成25-30
• 3.3.1 充分性合成26-27
• 3.3.2 必要性合成27-28
• 3.3.4 充分-必要合成28-29
• 3.3.5 推广29-30
• 3.4 传递性合成30-31
• 3.5 主观半定性网络推理31-35
• 第四章 用户信任预测35-42
• 4.1 Epinions概况35-36
• 4.2 用户信任关系建模36-39
• 4.3 检验与结论39-40
• 4.4 总结与展望40-42
• 参考文献42-46
• 作者简介及在学期间所取得的科研成果46-47
• 致谢47

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前5条

1 吕亚丽;廖士中;;基于定性互信息的定性概率网歧义性约简[J];模式识别与人工智能;2011年01期

2 崔春生;吴祈宗;;定性贝叶斯网络中归并计算的进一步探讨及应用[J];科学技术与工程;2009年23期

3 刘双贤;刘惟一;岳昆;;基于粗糙集的定性概率网推理冲突解决方法[J];计算机应用;2008年06期

4 胡笑旋;杨善林;马溪骏;;带权重的定性贝叶斯网[J];小型微型计算机系统;2007年02期

5 郑恒;吴祈宗;黄锴;;基于半定性贝叶斯网络的建模方法研究[J];科学技术与工程;2007年01期

  本文关键词：基于主观—定性贝叶斯方法的用户信任关系模型，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：504660