研究報告
| 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 | zh_TW |
| 相關連結 |
機構典藏連結 ( http://tkuir.lib.tku.edu.tw:8080/dspace/handle/987654321/115884 ) |