基于強(qiáng)弱聯(lián)系反饋的多媒體社交網(wǎng)絡(luò)信譽(yù)值計(jì)算方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于強(qiáng)弱聯(lián)系反饋的多媒體社交網(wǎng)絡(luò)信譽(yù)值計(jì)算方法，主要解決現(xiàn)有技術(shù)在多媒體社交網(wǎng)絡(luò)中用戶信用程度的表示問題。其方法步驟為：劃分網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)聯(lián)系和弱聯(lián)系用戶、計(jì)算用戶內(nèi)容評(píng)價(jià)值、計(jì)算用戶行為評(píng)價(jià)值、計(jì)算用戶階段評(píng)價(jià)值、計(jì)算用戶信譽(yù)值。本發(fā)明充分考慮多媒體社交網(wǎng)絡(luò)中用戶間的身份關(guān)系，使用內(nèi)容評(píng)價(jià)值和行為評(píng)價(jià)值表示用戶在信譽(yù)周期內(nèi)的表現(xiàn)情況，提高了信譽(yù)值計(jì)算的綜合性和準(zhǔn)確性，降低了惡意用戶和共謀用戶對(duì)信譽(yù)值的影響；利用衰落窗口機(jī)制充分考慮信任隨時(shí)間變化的特點(diǎn)，提高了信譽(yù)值計(jì)算的全面性。
【專利說明】基于強(qiáng)弱聯(lián)系反饋的多媒體社交網(wǎng)絡(luò)信譽(yù)值計(jì)算方法
【技術(shù)領(lǐng)域】:
[0001]本發(fā)明屬于互聯(lián)網(wǎng)【技術(shù)領(lǐng)域】，具體涉及一種基于強(qiáng)弱聯(lián)系反饋的多媒體社交網(wǎng)絡(luò)信譽(yù)值計(jì)算方法。
【背景技術(shù)】:
[0002]隨著近年來，通信、網(wǎng)絡(luò)及計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入以用戶為中心的WEB2.0時(shí)代。作為多媒體分享技術(shù)與社交網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的結(jié)合產(chǎn)物，多媒體社交網(wǎng)絡(luò)不同于用戶被動(dòng)接受多媒體數(shù)據(jù)內(nèi)容方式的傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)，它為用戶提供了一個(gè)動(dòng)態(tài)、開放平臺(tái)，允許用戶主動(dòng)參與到多媒體數(shù)字服務(wù)的共享與監(jiān)督之中。該網(wǎng)絡(luò)形態(tài)是以用戶為主體，通過用戶之間的聯(lián)系而形成。經(jīng)過近十年的發(fā)展，社交網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)發(fā)展成從傳統(tǒng)虛擬社區(qū)到以用戶為中心的分布式網(wǎng)絡(luò)。“無中心”的結(jié)構(gòu)特征同樣為數(shù)據(jù)的快速、廣泛傳播創(chuàng)造了條件。傳播方式也兼具有一對(duì)一、一對(duì)多的傳播形態(tài)。
[0003]多媒體社交網(wǎng)絡(luò)具有個(gè)體性、傳播高效性、分享性、交流下等特點(diǎn)。這些特征給大眾提供便利的同時(shí)，也給網(wǎng)絡(luò)安全帶來隱患。多媒體數(shù)據(jù)的分享與傳播往往會(huì)帶來非安全數(shù)據(jù)的欺騙、相同數(shù)字內(nèi)容大量冗余、數(shù)字版權(quán)混亂和惡意內(nèi)容擴(kuò)散迅速等問題。與針對(duì)以上問題，一個(gè)主要的解決方案是采用數(shù)字版權(quán)管理技術(shù)。但由于數(shù)字版權(quán)技術(shù)嚴(yán)格的控制技術(shù)與管理自主、傳播快速的多媒體社交網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展存在一定的沖突，并且在控制的“度”上目前也沒有完全界定。因此，工業(yè)界和學(xué)術(shù)界尋求更佳的技術(shù)方法，而信任被認(rèn)為是解決多媒體社交網(wǎng)絡(luò)問題的重要方法。信任是構(gòu)建社會(huì)關(guān)系的基礎(chǔ)，是構(gòu)建社交網(wǎng)絡(luò)的基石，并且信任管理具有獨(dú)立性、動(dòng)態(tài)性、軟硬件要求小等特點(diǎn)。采用信任管理方案被認(rèn)為是解決多媒體社交網(wǎng)絡(luò)安全問題的重要手段，對(duì)建立可信度高、健康傳播的多媒體社交網(wǎng)絡(luò)具有重要意義。
[0004]Zhang Zhiyong 等在 Social Network Analysis and Mining 上發(fā)表的文章“Atrust model for multimedia social networks”提出了一種基于小世界理論的多媒體社交網(wǎng)絡(luò)的信任模型。該模型利用直接信任關(guān)系和推薦信任關(guān)系，并分別建立了直接信任評(píng)估模型和推薦信任模型，最終得到綜合的信任評(píng)估模型。但該文章所提及信任模型存在以下問題:首先該方法沒有考慮到各個(gè)反饋用戶與目標(biāo)用戶的關(guān)系，不能準(zhǔn)確反映出社交網(wǎng)絡(luò)的社會(huì)性特點(diǎn)。其次該模型只是簡(jiǎn)單考慮到數(shù)字內(nèi)容的基本屬性，未考慮到網(wǎng)絡(luò)中用戶的行為。最后信任評(píng)價(jià)模型中直接信任和推薦信任權(quán)重值沒有給出，不能動(dòng)態(tài)地反映多媒體社交網(wǎng)絡(luò)中信任情況。
[0005]Nepal 等在 Trust, Security and Privacy in Computing and Communications 發(fā)表的文章“Strust: a trust model for social networks”中米用公眾信任值和參與信任值進(jìn)行融合得到最終信任值。但該模型存在以下問題:首先該信任模型沒有涉及到網(wǎng)絡(luò)的信任關(guān)系，更沒有考慮用戶間的關(guān)系。其次，該方法對(duì)信任的時(shí)間性考慮不周到，未準(zhǔn)確反映信譽(yù)值隨時(shí)間衰落的特點(diǎn)。
【發(fā)明內(nèi)容】
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[0006]本發(fā)明針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，提出一種基于強(qiáng)弱聯(lián)系反饋的多媒體社交網(wǎng)絡(luò)信譽(yù)值計(jì)算方法，可在對(duì)用戶進(jìn)行強(qiáng)聯(lián)系和弱聯(lián)系用戶劃分的基礎(chǔ)上，考慮內(nèi)容評(píng)價(jià)值和行為評(píng)價(jià)值，結(jié)合衰落窗口機(jī)制，以提高多媒體社交網(wǎng)絡(luò)中信譽(yù)值計(jì)算的全面性、合理性和準(zhǔn)確性，有效抵制惡意反饋和共謀攻擊，并促進(jìn)健康的數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)中的擴(kuò)散和抑制惡意數(shù)字內(nèi)容的傳播。
[0007]為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明基于強(qiáng)弱聯(lián)系反饋的多媒體社交網(wǎng)絡(luò)信譽(yù)值計(jì)算方法，包括如下步驟:
[0008](I)初始化:將多媒體社交網(wǎng)絡(luò)中用戶信譽(yù)值的初始值設(shè)定為0.5，將用戶的內(nèi)容評(píng)價(jià)值和行為評(píng)價(jià)值設(shè)定為0.5，將用戶的內(nèi)容評(píng)價(jià)狀態(tài)值和行為評(píng)價(jià)狀態(tài)值設(shè)定為O ;
[0009](2)劃分強(qiáng)聯(lián)系和弱聯(lián)系用戶:
[0010](2a)按下式計(jì)算用戶Ui和用戶Uj的同質(zhì)性:
[0011]H=R.S
[0012]其中，H表示用戶Ui和用戶Uj的同質(zhì)性，R表示用戶Ui的信譽(yù)值，R e [0，I]，S表示用戶Ui和用戶Uj的屬性相似度，S e [O, I]；
[0013](2b)按照帕累托分 布計(jì)算用戶強(qiáng)聯(lián)系和弱聯(lián)系用戶劃分值:
[0014]
【權(quán)利要求】
1.一種基于強(qiáng)弱聯(lián)系反饋的多媒體社交網(wǎng)絡(luò)信譽(yù)值計(jì)算方法，其包括如下步驟: (1)初始化:將多媒體社交網(wǎng)絡(luò)中用戶信譽(yù)值的初始值設(shè)定為0.5，將用戶的內(nèi)容評(píng)價(jià)值和行為評(píng)價(jià)值設(shè)定為0.5，將用戶的內(nèi)容評(píng)價(jià)狀態(tài)值和行為評(píng)價(jià)狀態(tài)值設(shè)定為O ; (2)劃分強(qiáng)聯(lián)系和弱聯(lián)系用戶: (2a)按下式計(jì)算用戶Ui和用戶Uj的同質(zhì)性:
H=R.S 其中，H表示用戶Ui和用戶Uj的同質(zhì)性，R表示用戶Ui的信譽(yù)值，R e [O, I]，S表示用戶Ui和用戶Uj的屬性相似度，S e [O, I]； (2b)按照帕累托分布計(jì)算用戶強(qiáng)聯(lián)系和弱聯(lián)系用戶劃分值:

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于強(qiáng)弱聯(lián)系反饋的多媒體社交網(wǎng)絡(luò)信譽(yù)值計(jì)算方法，其中步驟(2a)所述的強(qiáng)聯(lián)系和弱聯(lián)系用戶的屬性相似度計(jì)算如下:
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于強(qiáng)弱聯(lián)系反饋的多媒體社交網(wǎng)絡(luò)信譽(yù)值計(jì)算方法，其中

步驟(2c)所述的帕累托分布，分布律滿足Kx) =
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于強(qiáng)弱聯(lián)系反饋的多媒體社交網(wǎng)絡(luò)信譽(yù)值計(jì)算方法，其中步驟(2d)中所述的多媒體社交網(wǎng)絡(luò)中強(qiáng)聯(lián)系和弱聯(lián)系用戶的劃分算法的根據(jù)“三度影響力”理論，認(rèn)為強(qiáng)聯(lián)系用戶的影響力超出三度后即消失。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于強(qiáng)弱聯(lián)系反饋的多媒體社交網(wǎng)絡(luò)信譽(yù)值計(jì)算方法，其中步驟(3b)中所述平均內(nèi)容評(píng)價(jià)狀態(tài)值均值的計(jì)算步驟如下: 第一步:內(nèi)容評(píng)價(jià)狀態(tài)值表示用戶Uk對(duì)用戶Ux發(fā)布內(nèi)容的滿意情況，服從兩點(diǎn)分布，其分布律為
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于強(qiáng)弱聯(lián)系反饋的多媒體社交網(wǎng)絡(luò)信譽(yù)值計(jì)算方法，其中步驟(5a)中所述貝葉斯估計(jì)的參數(shù)設(shè)定如下:平均行為評(píng)價(jià)狀態(tài)值均值的共軛先驗(yàn)分布為正態(tài)分布，其后驗(yàn)分布滿足正態(tài)分布，設(shè)定該分布的均值為階段評(píng)價(jià)值。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于強(qiáng)弱聯(lián)系反饋的多媒體社交網(wǎng)絡(luò)信譽(yù)值計(jì)算方法，其中步驟(6a)中所述的目標(biāo)用戶Ux確定信譽(yù)值時(shí)采用衰落窗口機(jī)制，服從以下規(guī)則:衰落窗口函數(shù)為連續(xù)的增函數(shù)；若信譽(yù)周期序號(hào)t小于窗口大小IWinI，空缺的階段評(píng)價(jià)值由初始階段評(píng)價(jià)值代替計(jì)算；若信譽(yù)周期數(shù)序號(hào)t大于窗口大小IWinI，截取從當(dāng)前信譽(yù)周期為起始點(diǎn)，數(shù)量為窗口大小的過往階段評(píng)價(jià)值進(jìn)行計(jì)算。
【文檔編號(hào)】G06F17/30GK103631898SQ201310589064
【公開日】2014年3月12日 申請(qǐng)日期:2013年11月19日 優(yōu)先權(quán)日:2013年11月19日
【發(fā)明者】裴慶祺, 嚴(yán)定宇, 馬立川, 李子 申請(qǐng)人:西安電子科技大學(xué)