Trust Evaluation Using Items Ratings in Online Communities
Publish place: 20th Iranian Conference on Electric Engineering
Publish Year: 1391
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 1,197
متن کامل این Paper منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل Paper (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICEE20_558
تاریخ نمایه سازی: 14 مرداد 1391
Abstract:
With the increasing of information overloading, it is necessary to have a robust trust model to help the users to collect the reliable information. Recent researches in trustprediction are extremely rely on users explicit trust, which is based on users past experiences. However, users explicit trust isnot always available and if it is available, it will be so sparse and can’t be used to predict the trust between two unknown users with high accuracy. In this paper, we propose anapproach to predict trust values between users based on items ratings and without using explicit trust values. Using thismodel, we can predict trust values without access to web of trust and then apply it in online communities. We have investigated our approach with some experiments with realworlddataset collected from epinions.com. The results show that our approach can predict trust values with high accuracy
Keywords:
Authors
Masoud Mansoury
Department of Computer Engineering and Information Technology, Amirkabir university of Technology
Hamid Reza Shahriari
Department of Computer Engineering and Information Technology, Amirkabir university of Technology
Mahdi Shajari
Department of Computer Engineering and Information Technology, Amirkabir university of Technology,
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :