Reputation är en värdefull tillgång i online sociala liv och det har dragit till sig ökad uppmärksamhet. Hur man utvärderar användarnas rykte i online-klassificeringssystem är särskilt viktigt på grund av förekomsten av spamming attacker. För att ta itu med denna fråga har hittills en rad olika metoder föreslagits, bland annat nätverksbaserade metoder, kvalitetsbaserade metoder och gruppbaserad rangordningsmetod. I detta dokument föreslår vi en iterativ gruppbaserad rankningsmetod (IGR) genom att införa en iterativ ryktesfördelningsprocess i den ursprungliga gruppbaserade rankningsmetoden (GR). Mer specifikt har användare med högre anseende högre vikter när det gäller att dominera motsvarande gruppstorlekar. Användarnas rykte och motsvarande gruppstorlekar uppdateras iterativt tills de blir stabila. Resultaten från två verkliga datamängder tyder på att den föreslagna IGR-metoden har bättre prestanda och att dess robusthet avsevärt förbättras jämfört med den ursprungliga GR-metoden. Vårt arbete lyfter fram den positiva roll som användares grupperingsbeteende har i riktning mot en bättre ryktesbedömning.
Gao och Zhou REF föreslog en iterativ gruppbaserad rankningsmetod för att utvärdera användarnas rykte som baseras på de viktade storlekarna hos användarvärderingsgrupperna i online-klassificeringssystem.
Evaluating user reputation in online rating systems via an iterative group-based ranking method
{'venue': 'Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 473 (2017): 546-560', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Physics']}