基于排序學習方法的用戶聲譽排名.pdf

1、目前,用戶聲譽系統(tǒng)被大規(guī)模應用于各種電子商務網站,每次交易中的雙方用戶通過交易后對系統(tǒng)的反饋信息,來達到對對方聲譽值的影響,從而督促用戶在交易中培養(yǎng)出好的行為,恪盡職責。
　　隨著網絡技術的發(fā)展,網民可以把更多的內容上傳到網絡,于是各種類型的社交網絡也就隨之產生。社交網絡中的用戶聲譽系統(tǒng)也相應推出,但是目前大部分的用戶聲譽系統(tǒng)是基于規(guī)則或者投票系統(tǒng)來實現(xiàn)的,或者是對用戶進行分類。但是,現(xiàn)有的這些方法沒有充分考慮到社交網絡的特點對用

2、戶進行聲譽得分計算,也沒有形成一個相對穩(wěn)定合理并且通用的得分計算規(guī)則。
　　因此,在本課題中,充分考慮到社交網絡的特點,把整個社交網絡抽象成有向圖來處理,每個用戶是有向圖中的節(jié)點,用戶之間在社交網絡中的互動關系構成了有向圖中的有向邊。根據該有向圖的結構定義用戶屬性,然后利用相應的屬性對用戶進行特征提取,從而得到實驗過程中要使用的數(shù)據集合。通過對排序學習方法的研究,對現(xiàn)有的列表級排序學習算法進行一些改動,使這些算法更加符合本課題的研