基于社会网络用户差异度预测不信任关系

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1、分类号：TP391单位代码：10183研究生学号：2013534026密级：公开吉林大学硕士学位论文基于社会网络用户差异度预测不信任关系DistrustPredictionBasedonHeterogeneityofSocialNetworkUsers作者姓名：沈鹏飞专业：计算机技术研究方向：社会计算指导教师：赵东范教授培养单位：计算机科学与技术学院2016年5月基于社会网络用户差异度预测不信任关系ＤｉｓｔｒｕｓｔＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＨｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙｏｆＳｏｃｉａｌＮｅｔｗｏｒｋＵｓｅｒｓ作者姓名：沈鹏

2、飞专业名称；计算机技术指导教师：赵东范教授学位类别：工程硕±答辩日期：Ｗ／６年：Ｓ月公百未经本论文作者的书面授权，依法收存和保管本论文书面版本、电子版本的任何单位和个人，均不得对本论文的全部或部分内容进行任何形式的复制、修改、发行、出租、改编等有碍作者著作权的商业性使用（但纯学术性使用不在此限）。否则，应承担侵权的法律责任。吉林大学硕±学位论文原创性声明－－本人郑重声明：所呈交的硕丄学位论文，是本人在指导教师的指导下，独立进行硏究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的內容外，本论文不包含任何其他个人

3、或集体已经发衷或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均己在文中臥明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名；也＾／它１月日期：兴年巧日摘要摘要基于社会网络用户差异度预测不信任关系互联网飞速发展改变人类生活方式和生活习惯的同时也在逐步改变人们的社交关系。人类社交关系已经发生了空前变化，人们已经不满足于当前现实生活中朋友之间的交流，在当前社交网络中彼此交流的用户可能从未谋面，甚至在不同的国家远在地球的两端，就这样在不同时空关系下的用户活跃在当今我们共处的社会网络中，所以当前的社会关系网络

4、就会显得空前的庞大和复杂。基于用户交互的复杂关系，在庞大而复杂的社会网络中发现用户间不信任关系显得尤为重要也会尤为艰难。在社会网络中用户之间的信任与不信任关系对于网络在线用户在复杂网络中寻求可用信息显得至关重要。人们总会利用现实社会中的生活经验去发现网络社交的朋友关系，人们更倾向于和自己信任的在线用户交流，而不信任关系往往能避免一些网络欺骗，网站推销等一些不真实信息误导，从而寻找自己需要的可用信息。可是，在现实的符号社会网络发现中，发现用户之间的不信任关系在整个用户关系的邻接矩阵中非常稀疏，所以在海量的用户关系中发现极少有用的不信任关系如同大海捞针。因

5、此针对社交符号网络中用户不信任关系的发现困难的问题，在本文中提出了一个新的预测算法结构He-Distrust。He-Distrust的主要思想为：在运用最优化理论思想的同时不仅利用矩阵分解的办法来发现已有超级巨大的邻接矩阵中不信任关系，更通过分析在线用户之间差异度来发现对不信任关系预测的影响，从而提高了对用户不信任关系预测的准确率。在这一架构中包含了两个关键方面，（1）非负矩阵分解是一个具有非负约束的最小化求解问题，通过适当的变换和分解，将高维的原始数据向量表示成一组低维向量的线性组合，由于分析了原始数据的结构属性从而可以用来识别。（2）研究Epini

6、ons用户数据集发现，不信任用户之间对商品评分出现了不同程度的差别，运用加权的马氏距离(Mahalanobisdistance)得到一个规范化的差异度矩阵，在最优化求解中加入该规范化的差异度矩阵从而发现较高差异度对不信任关系的影响，并且最终利用该差异度来协助对社交符号网络中不信任关系的预测。社交网络中关系预测主要分为信任关系预测和不信任关系预测。本文主要讨论了运用用户评分差异度对不信任关系的预测的影响，我们描述了这一方法和已I摘要经现有的不信任关系预测在无监督学习下的不同，并且在问题最优化求解中集成了用户差异度的影响形成了He-Distrust这一架构

7、，最后通过在Epinions真实用户数据集上运用，比较和验证了提出方法的可行性，从而探究了在社交网络中用户差异度对不信任关系预测的影响。关键词：社会关系，符号网络，不信任预测，差异度影响，不信任网络，非负矩阵分解IIAbstractAbstractDistrustPredictionBasedonHeterogeneityofSocialNetworkUsersTherapiddevelopmentofInternethaschangedthewayofhumanlifeandhabitsoflife,meanwhile,italsogradually

8、changessocialrelationshipbetweenpeople.Unpreced