På grund av öppenheten i de sociala nätverken online har de blivit de mest populära plattformarna för människor att kommunicera med andra i väntan på att dela med sig av sina åsikter i en pålitlig miljö. Individer utsätts dock ofta för ett brett spektrum av risker från skadliga användare som sprider olika falsk information för att uppnå sina onda mål, vilket gör förtroendebegreppet till en viktig fråga. De flesta av den befintliga forskningen försöker bygga ett förtroendenätverk bland användare, medan endast ett fåtal studier uppmärksammar att analysera sina funktioner. I detta dokument föreslår vi en förtroendeutvärderingsram baserad på maskininlärning för att underlätta mänskligt beslutsfattande genom att i stor utsträckning överväga flera förtroenderelaterade användarfunktioner och kriterier. Vi delar först in användarfunktioner i fyra grupper enligt den empiriska analysen, inklusive profilbaserade funktioner, beteendebaserade funktioner, återkopplingsbaserade funktioner och länkbaserade funktioner. Sedan utformar vi en lättviktig funktionsvalsmetod för att utvärdera effektiviteten hos varje enskild funktion och ta reda på den optimala kombinationen av funktioner från användarnas online-poster. Vi formaliserar förtroendeanalys som ett klassificeringsproblem för att förenkla verifieringsprocessen. Vi jämför prestandan för våra funktioner med fyra andra funktioner som föreslås i den befintliga forskningen. Dessutom används fyra traditionella förtroendeutvärderingsmetoder för att jämföra med våra maskininlärningsbaserade metoder. Experiment som utförs på en verklig datauppsättning visar att den övergripande prestandan hos våra funktioner och metoder är överlägsen de andra befintliga funktionerna och traditionella tillvägagångssätt.
Ett liknande arbete har utförts av Chen et al. REF där de föreslog en ram för förtroendeutvärdering baserad på maskininlärning för att underlätta mänskligt beslutsfattande genom att överväga flera förtroenderelaterade användarfunktioner och kriterier.
A Multidimensional Trust Evaluation Framework for Online Social Networks Based on Machine Learning
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}