A syntactical approach for interpersonal trust prediction in social web applications: Combining contextual and structural data

Kiyana Zolfaghar; Abdollah Aghaie

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A syntactical approach for interpersonal trust prediction in social web applications: Combining contextual and structural data

机译：社交网络应用程序中人际信任预测的句法方法：结合上下文数据和结构数据

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Studying the social phenomena within computer science and web environment, demands more attention in recent years. In this regard, trust is a crucial basis for social interactions among users in online environment specifically social web applications in which user participation is the primary driver of value. Predicting unknown trust relationship between users is a problem addressed in this paper, using data mining and classification approach. Achieving this, we provide a framework of social trust-inducing factors that contribute in trust formation process and then we investigate the role of these factors in predicting trust between users by the results of experimental study on real data from Epinions. The experimental evaluation reveals that the proposed framework is quite feasible and promising in predicting trust connectivity with a high degree of accuracy.

机译：研究计算机科学和网络环境中的社会现象，近年来需要更多的关注。在这方面，信任是在线环境中用户之间社交互动的重要基础，特别是社交网络应用程序，其中用户参与是价值的主要驱动力。使用数据挖掘和分类方法来预测用户之间未知的信任关系是本文要解决的问题。为此，我们提供了一个在信任形成过程中起作用的社会信任诱导因素的框架，然后我们通过对Epinions的真实数据进行实验研究的结果，研究了这些因素在预测用户之间的信任中的作用。实验评估表明，所提出的框架在高度准确地预测信任连接性方面非常可行并且很有希望。

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来源
《Knowledge-Based Systems》 |2012年第2012期|p.93-102|共10页
作者
Kiyana Zolfaghar; Abdollah Aghaie;
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作者单位

IT Group, Industrial Engineering Department, K.N. Toosi University of Technology, Tehran, Iran;

IT Group, Industrial Engineering Department, K.N. Toosi University of Technology, Tehran, Iran;

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原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
online trust prediction; social web applications; data mining; trust-inducing framework; users interactions; structural data; contextual data;

机译：在线信任预测;社交网络应用程序;数据挖掘;信任诱导框架;用户互动;结构数据;上下文数据;

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