I sociala medier är tillit och misstro bland användarna viktiga faktorer för att hjälpa användarna att fatta beslut, dissekera information och få rekommendationer. De sociala relationernas sparsamhet och obalans medför dock stora svårigheter och utmaningar när det gäller att förutsäga tillit och misstro. Samtidigt finns det många faktorer som inger förtroende och misstro. Förhållandet mellan olika faktorer kan vara beroende, oberoende och motstridiga. Dempster-Shafer teori och neurala nätverk är effektiva och effektiva strategier för att hantera dessa svårigheter och utmaningar. I denna uppsats studerar vi förtroende och misstro förutsägelse baserad på kombinationen av Dempster-Shafer teori och neurala nätverk. Vi analyserar först de faktorer som framkallar förtroende och misstro, nämligen homofilitet, statusteori och känslobenägenhet. Sedan kvantifierar vi inducerande faktorer av tillit och misstro, tar dessa egenskaper som bevis och konstruerar bevisprototyp som ingångsnoder av flerlagers neurala nätverk. Slutligen föreslår vi en ram för att förutsäga förtroende och misstro som använder flera lager neurala nätverk för att modellera genomförandeprocessen av DempsterShafer teori i olika dolda lager, syftar till att övervinna nackdelen med Dempster-Shafer teori utan optimeringsmetod. Experimentella resultat av en verklig datauppsättning visar hur effektiv den föreslagna ramen är.
Wang m.fl. REF utforska kombinationen av Dempster-Shafer teori och neurala nätverk för att förutsäga förtroende och misstro.
Exploring the Combination of Dempster-Shafer Theory and Neural Network for Predicting Trust and Distrust
{'venue': 'Computational intelligence and neuroscience', 'journal': 'Computational intelligence and neuroscience', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}