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公开(公告)号：CN109919794A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910194857.4
申请日：2019-03-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于社交网络分析领域，具体涉及一种基于信任传播的微博用户信任评估方法。包括选取种子节点；对于用户社交关系图执行剪枝方法；偏差地设置初值，并从可信传播和不可信传播两个方向来传播可信评分。在种子节点选取方面，本发明将数据集中的节点根据用户特征进行聚类，来选取最具有传播价值的两类种子节点集——可信种子和恶意种子。为了防止破坏用户和正常用户建立起的关系对算法产生影响，本发明设计了一种基于社交活跃度和相似度的剪枝方法，能将攻击边有效地裁剪。最后利用用户社交网络图从两类种子节点同时进行信任传播，加权计算出最后的用户可信度，筛选出可信度值低的恶意用户。本发明能够有效抵御恶意用户对评估方法的攻击。
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公开(公告)号：CN109919794B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN201910194857.4
申请日：2019-03-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于社交网络分析领域，具体涉及一种基于信任传播的微博用户信任评估方法。包括选取种子节点；对于用户社交关系图执行剪枝方法；偏差地设置初值，并从可信传播和不可信传播两个方向来传播可信评分。在种子节点选取方面，本发明将数据集中的节点根据用户特征进行聚类，来选取最具有传播价值的两类种子节点集——可信种子和恶意种子。为了防止破坏用户和正常用户建立起的关系对算法产生影响，本发明设计了一种基于社交活跃度和相似度的剪枝方法，能将攻击边有效地裁剪。最后利用用户社交网络图从两类种子节点同时进行信任传播，加权计算出最后的用户可信度，筛选出可信度值低的恶意用户。本发明能够有效抵御恶意用户对评估方法的攻击。
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