ABSTRACT Trust spelar en avgörande roll i sociala nät där användare inte kommunicerar eller interagerar med varandra på ett direkt ansikte mot ansikte. Även om många forskare redan har genomfört omfattande studier om trust computing som trust evaluation, är parvis förtroende förutsägelse fortfarande relativt under utforskas särskilt med maskininlärningsmetoder som kan övervinna nackdelarna med både linjär predikering och trustutbredning. Denna undersökning syftar till att fylla denna lucka och ger först en översikt över toppmoderna undersökningar i parvis förtroende förutsägelse med hjälp av maskininlärning tekniker, särskilt i samband med sociala nätverk. Vi presenterar ett arbetsflöde av förtroendeförutsägelse med hjälp av maskininlärning och sammanfattar aktuella tillgängliga förtroenderelaterade datauppsättningar, klassificeringar och olika mätvärden som används för att utvärdera en utbildad klassificering. Vi går också igenom, jämför och jämför litteraturen i syfte att identifiera öppna frågeställningar och styra framtida forskning.
Liu m.fl. REF genomförde en undersökning som syftade till att ge en översikt över toppmoderna forskningar i parvis förtroendeförutsägelse med hjälp av maskininlärningsteknik inom området socialt nätverkande.
Predict Pairwise Trust Based on Machine Learning in Online Social Networks: A Survey
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}