教師資料查詢 | 類別: 研究報告 | 教師: 張昭憲 Chang Jau-shien (瀏覽個人網頁)

標題:兼顧個人化可擴展性與強固性之超大型網路社群信任與名聲評估方法
學年105
學期1
出版(發表)日期2016/10/31
作品名稱兼顧個人化可擴展性與強固性之超大型網路社群信任與名聲評估方法
作品名稱(其他語言)Developing Personalized, Scalable and Robust Methods for Trust and Reputation Management in Very-Large Scale Network Community
著者張昭憲
單位
描述
委託單位科技部
摘要網路社群的快速成長有目共睹,以社交平台Line為例,在2014年4月全球註冊人數便已超過4億人。然而,傳統網路社群的信任與名聲管理機制相當簡單,面對龐雜的社群活動,未能有效發揮懲惡揚善功能。相關文獻中雖提出各種信任與名聲管理系統,但其強固性、可擴展性與個人化等重點,仍有許多待改進之處。有鑑於此,本計畫希望能針對這些主題發展有效的方法。首先,關於強固性,透過圖形結構分析,本研究綜合節點分支度、中心性等多種社群網路分析指標,分別以線性與非線性方式加以組合,期能提供正確的社群成員影響力評估。其次,關於可擴展性,考量大型社群網路在相關運算時的巨大負擔,本研究探討利用不同性質指標,預測運算成本較高之指標的可能性,以維持方法之可擴展性。最後,對於信任度的個人化問題,我們考量信任的主觀性,制定與客觀影響力之間的轉換方式,以產生真正符合使用者需求的主觀信任。根據實驗結果顯示,本研究提出之影響力預測方法與實際值具有高度相聯,約有超過70%的成員在社群中的影響力排名預測,誤差不超過25%,具有強固性與穩定度,符合計畫目標。此外,本研究利用四種不同中心性指標來預測運算成本較高的指標,結果呈高度相關。我們也發現節點分支度可做為其他高成本指標之重要參考依據,對於大型社群網路分析之成本縮減,提供另一種可行之道。
關鍵字信任與名聲管理(trust and reputation management);網路社群(network community);社會網路(Social Network);電子商務(e-Business)
語言中文
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