Detecting community structure in trust relationship networks

机译：在信任关系网络中检测社区结构

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In crowd-computing service, untrusted service nodes threaten the user security and service quality. To find the trusted node sets (community structure) in trust relationship networks, we propose a novel scheme named community structure detecting algorithm in trust relationship networks (CDATN). In this scheme, we first introduce the factors of weight and direction to build a directed-weighted model for the trust relationship network. Then we define the vertex similarity index and design the objective function to control the clustering process. Finally, the service nodes can be eventually divided into different trusted node sets, which provide a reference for the service nodes selection. Experimental results show that the scheme can effectively detect and identify the trusted node sets in the trust relationship network, and presents a better performance in contrast to the existing algorithm.

机译：在人群计算服务中，不受信任的服务节点威胁着用户的安全和服务质量。为了找到信任关系网络中的信任节点集（社区结构），我们提出了一种新的方案，称为信任关系网络（CDATN）中的社区结构检测算法。在该方案中，我们首先介绍权重和方向的因素，以建立信任关系网络的定向加权模型。然后定义顶点相似度指标，并设计目标函数来控制聚类过程。最后，服务节点可以最终划分为不同的受信任节点集，这为服务节点的选择提供了参考。实验结果表明，该方案可以有效地检测和识别信任关系网络中的信任节点集，与现有算法相比具有更好的性能。

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来源
《2014 Communications security conference》|2014年|1-5|共5页
会议地点 Beijing(CN)
作者
Jianwei Yang; Xiaolin Gui; Jian An; Feng Tian;
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作者单位

School of Electronics and Information Engineering, Xi'an Jiaotong University, China;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
community structure; directed-weighted model; objective function; trust relationship network; vertex similarity;

机译：社区结构；定向加权模型；目标函数；信任关系网络；顶点相似度；;

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