Vi föreslår ett nytt förtroendemått för sociala nätverk som lämpar sig för användning till rekommendationssystem. Den är personlig och dynamisk och gör det möjligt att beräkna det indirekta förtroendet mellan två agenter som inte är grannar baserat på det direkta förtroendet mellan agenter som är grannar. I analogi med vissa individanpassade versioner av PageRank, denna metriska använder sig av begreppet feedback centralitet och övervinner några av begränsningarna i andra förtroendemått. I synnerhet försummas inte cykler och andra mönster som kännetecknar sociala nätverk, som vissa andra algoritmer gör. För att tillämpa metriska till rekommendationssystem, föreslår vi ett sätt att göra förtroende dynamiskt över tid. Vi visar med hjälp av analytiska approximationer och datorsimuleringar att mätvärdet har önskade egenskaper. Slutligen utför vi en empirisk validering på ett dataset som kröp fram från en internetgemenskap och jämför prestandan hos ett recommender-system med hjälp av vårt metriska till ett med hjälp av samarbetsfiltrering.
I Ref föreslås en modell för beräkning av indirekt förtroende mellan två agenter som inte är grannar baserat på det direkta förtroendet mellan agenter som är grannar.
Personalised and dynamic trust in social networks
{'venue': "RecSys '09", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}