A central research theme in the Onl

A central research theme in the Online Social Network (OSN) scenario consists of predicting the trustworthiness a user should assign to the other OSN members. Past approaches to predict trust relied on global reputation models: they were based on feedbacks about the actions performed by the user in the past and provided for the entire OSN. These models have shown an evident limitation in considering the effects of malicious and fraudulent behaviors, thus making unreliable the feedbacks themselves. In this paper, we propose to integrate global reputation models with a local reputation, computed on the user ego-network. Some experiments, performed on real datasets show that the global reputation is useful only if the size of the user ego-network is small, as for a
newcomer. Besides, the integrated usage of global and local reputations leads to predict the expected trust with a very high level of precision.

결과 (한국어) 2:

온라인 소셜 네트워크 (OSN) 시나리오의 중심 연구 주제는 사용자가 다른 OSN 회원들에게 할당해야 신뢰성을 예측으로 구성되어 있습니다. 신뢰를 예측하는 과거의 접근 방식은 글로벌 평판 모델에 의존 : 그들은 과거에 사용자가 수행하고 전체 OSN에 제공되는 작업에 대한 피드백을 기반으로했다. 이러한 모델은 따라서 되먹임 자체 신뢰할만한 악성 및 사기 행위의 효과를 고려할 때 명백 제한 보였다. 본 논문에서는 사용자 자아 네트워크에 계산 된 로컬 평판과 글로벌 평판 모델을 통합하는 제안한다. 실제 데이터 집합에 대해 수행 일부 실험은, 글로벌 평판 사용자 자아 네트워크의 크기에 관해서, 작은 경우에만 유용하다는 것을 보여
신인. 게다가, 글로벌 및 로컬 평판의 통합 사용이 정밀도는 매우 높은 수준의 예상 신뢰를 예측하는 리드.

결과 (한국어) 3:

중앙 연구 테마 (osn - 사회 인터넷 등) 장면 예측 사용자가 지정한 신뢰 할 다른 osn 의원.믿고 의지할 예측 지난 방법을 세계 명예를 모델: 그들은 따라 이 동작을 피드백 사용자 지난, 전체 osn 제공했다.이 모델 명백한 한계를 이미 고려 악의적으로 사기 행위를 피드백 때문에 자신을 믿을 수 없다.이 글은 세계 명성을 통합 모델 계산 지방 명예를 사용자 자기 네트워크.실험진짜 데이터 검사 결과 있는 세계 명성을 오직 자기 인터넷 사용자 규모가 작은, 예를 들면,
신인.또 종합 이용 세계, 현지 명예를 예상 믿음 때문에 매우 높은 정밀.