基于主观—定性贝叶斯方法的用户信任关系模型

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1、分类号:TP391单位代码:10183研究生学号:2013532049密级:公开吉林大学硕士学位论文（学术学位）基于主观-定性贝叶斯方法的用户信任关系模型UserTrustRelationbasedonSubjective-QualitativeBayesianMethod作者姓名：王泊专业：计算机软件与理论研究方向：数据挖掘与机器学习指导教师：左万利教授培养单位：计算机科学与技术学院2016年5月基于主观-定性贝叶斯方法的用户信任关系模型UserTrustRelationbasedonSubjective-QualitativeBayesianMethod作者姓名：王泊专业名称：计算

2、机软件与理论指导教师：左万利教授学位类别：工学硕士答辩日期：2016年5月24日未经本论文作者的书面授权，巧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：所呈交学位论文，是本人在指导教师的指导下，独立进行研巧工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体

3、，均己在文中明确方式标明。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ｉ＾名；日期￥；年月日摘要基于主观-定性贝叶斯方法的用户信任关系模型随着互联网的发展与普及，社会网络的应用越来越广泛。在社会网络中，用户依靠个人信任接受推荐、选择社区中的伙伴；因此近几年来，社会网络中的信任关系问题得到了广泛的关注，如何在社会网络中挖掘、利用用户之间的信任关系成为重要的研究课题。现存的信任预测方法较多使用用户特征、社区特征和传播学理论进行社会网络中的用户信任关系预测。在用户特征利用方面，基于分类器的方法被广泛地利用并加以改进，这些方法能够根据用户的特征以及特定用户对的

4、关系预测信任，但忽略了社会网络中用户更广泛的交流关系。另一方面，考察社区关系的方法更多地关注社区结构，而忽略了用户间的动态信息传递，其参数特征不够细致。使用贝叶斯网络进行推理，是处理此类推理问题的另一个方向。贝叶斯网络具有较为完备的理论基础，能够进行信息丰富的不确定性推理，但为了获得良好的结论，贝叶斯网络需要进行高时间复杂度的训练。针对这一问题，定性贝叶斯网络被引入以改进训练效率，它的概括性良好，训练、推理时空复杂度低，但容易在推理中产生原本贝叶斯网络不易产生的歧义问题，产生实质无效的推理结果。本文基于定性贝叶斯网络方法和主观贝叶斯网络方法，提出了主观半定性网络推理方法。该方法中使用的

5、主观半定性推理网络，是以定性贝叶斯网络为基础，引入与定性符号共存的定量特征的不确定性推理网络。这种推理网络同时支持对充分性和必要性规则进行评估、推理，在极限参数情况下合理地退化为定性贝叶斯网络。本文定义了主观半定性网络的对称性、复合性、传递性三种规则，使之具有与经典定性贝叶斯网络相仿的推理方法。利用主观半定性推理网络，本文基于Epinions商品评论网站这一社会网络，提出了用户信任预测算法。与基线方法和经典分类方法的比较实验显示，这一用户信任预测算法能够更为有效地提供社会网络中用户信任关系的参考意见。关键词：用户信任预测，不确定性推理，主观贝叶斯方法，定性贝叶斯网络IAbstractU

6、serTrustRelationbasedonSubjective-QualitativeBayesianMethodAswiththedevelopmentandpopularizationoftheInternet,applicationofsocialnetworks(SN)becomesmoreandmorewidely.Usersinsocialnetworksacceptrecommendationandchoosetheirfriendswiththeirknowledgeofusertrustinformation.Therefore,trustpredictionin

7、socialnetworkshasgainedmuchinterestinrecentyears,andresearchonminingandusingtrustinformationlyingunderthesocialnetworkshasshownitsimportance.Currently,trustpredictionmethodsfocusonuserprofiles,communityfeaturesandcommunicati