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Optimal Social Trust Path Selection in Complex Social Networks

计算机科学 路径(计算) 社交网络(社会语言学) 可信赖性 选择(遗传算法) 多样性(控制论) 质量(理念) 选择算法 机器学习 数学优化 人工智能 社会化媒体 互联网隐私 计算机网络 数学 万维网 哲学 认识论
作者
Guanfeng Liu,Yan Wang,Mehmet A. Orgun
出处
期刊:Proceedings of the ... AAAI Conference on Artificial Intelligence [Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI)]
卷期号:24 (1): 1391-1398 被引量:105
标识
DOI:10.1609/aaai.v24i1.7509
摘要

Online social networks are becoming increasingly popular and are being used as the means for a variety of rich activities. This demands the evaluation of the trustworthiness between two unknown participants along a certain social trust path between them in the social network. However, there are usually many social trust paths between participants. Thus, a challenging problem is finding which social trust path is the optimal one that can yield the most trustworthy evaluation result.In this paper, we first present a new complex social network structure and a new concept of Quality of Trust (QoT) to illustrate the ability to guarantee a certain level of trustworthiness in trust evaluation. We then model the optimal social trust path selection as a Multi-Constrained Optimal Path (MCOP) selection problem which is NP-Complete. For solving this problem, we propose an efficient approximation algorithm MONTE K based on the Monte Carlo method. The results of our experiments conducted on a real dataset of social networks illustrate that our proposed algorithm significantly outperforms existing approaches in both efficiency and the quality of selected social trust paths.

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