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An Evolution-Based Robust Social Influence Evaluation Method in Online Social Networks

机译：在线社交网络中基于进化的稳健社会影响力评估方法

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Online Social Networks (OSNs) are becoming popular and attracting lots of participants. In OSN based e-commerce platforms, a buyer's review of a product is one of the most important factors for other buyers' decision makings. A buyer who provides high quality reviews thus has strong social influence, and can impact a large number of participants' purchase behaviours in OSNs. However, the dishonest participants can cheat the existing social influence evaluation models by using some typical attacks, like Constant and Camouflage, to obtain fake strong social influence. Therefore, it is significant to accurately evaluate such social influence to recommend the participants who have strong social influences and provide high quality product reviews. In this paper, we propose an Evolutionary-Based Robust Social Influence (EB-RSI) method based on the trust evolutionary models. In our EB-RSI, we propose four influence impact factors in social influence evaluation, i.e., Total Trustworthiness (TT), Fluctuant Trend of Being Advisor (FTBA), Fluctuant Trend of Trustworthiness (FTT) and Trustworthiness Area (TA). They are all significant in the influence evaluation. We conduct experiments onto a real social network dataset Epinions, and validate the effectiveness and robustness of our EB-RSI by comparing with state-of-the-art method, SoCap. The experimental results demonstrate that our EB-RSI can more accurately evaluate participants' social influence than SoCap.
机译：在线社交网络（OSN）变得越来越流行，并吸引了很多参与者。在基于OSN的电子商务平台中，买方对产品的评论是其他买方做出决策的最重要因素之一。因此，提供高质量评论的买方具有很强的社会影响力，并且可以影响OSN中大量参与者的购买行为。但是，不诚实的参与者可以通过使用一些典型的攻击（例如“康斯坦特”和“伪装”）来欺骗现有的社会影响力评估模型，以获得假冒的强大社会影响力。因此，准确评估这种社会影响对推荐具有强烈社会影响并提供高质量产品评论的参与者很重要。在本文中，我们提出了一种基于信任进化模型的基于进化的稳健社会影响力（EB-RSI）方法。在我们的EB-RSI中，我们在社会影响力评估中提出了四个影响力影响因素，即总信任度（TT），担任顾问的波动趋势（FTBA），信任度的波动趋势（FTT）和信任度区域（TA）。它们在影响评估中都很重要。我们在真实的社交网络数据集Epinions上进行实验，并通过与最先进的方法SoCap进行比较来验证EB-RSI的有效性和鲁棒性。实验结果表明，与SoCap相比，我们的EB-RSI可以更准确地评估参与者的社会影响力。

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