文件名称：计算信任模型在服务科学中的作用-研究论文
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更新时间：2024-06-29 13:37:52
Online community Person-to-Person
随着在线社区和个人对个人 (P2P) 在线服务市场的激增，知识、技能、经验和用户生成的内容服务的部署通常在服务用户和服务提供商之间得到促进。 在成熟的中介机构经常被淘汰的在线服务市场中，在完全未知的用户之间进行服务交换的社交互动的成功取决于服务用户对服务提供商的“信任”。 因此，提供一个令人满意的信任模型来评估服务质量并推荐个性化的值得信赖的服务提供商对于一个成功的在线社区和 P2P 在线服务市场至关重要。 然而，由于缺乏直接经验和信任的主观属性，为每个用户寻找值得信赖的服务提供商具有挑战性。 为了解决这些挑战，当前对信任预测的研究强烈依赖于直接从用户那里收集的信任网络。 然而，信任网络在在线社区中并不总是可用，即使它可用，也往往过于稀疏，无法准确预测两个不认识的人之间的信任价值。 在本文中，我们提出了一种计算信任模型，以根据服务提供商的专业知识（来自直接经验和声誉的本地信任）和服务用户对某些上下文（主题）的亲和力来预测信任连接。 该方法使用了可用且比直接信任数据密集得多的项目评级数据。 在真实世界数据集的实验中，我们表明我们的模型可以高度准确地预测信任连接。 所提出的计算信任框架可以应用于任何类型的在线社区或具有评级系统的 P2P 在线服务市场。