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    Title: 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
    Other Titles: Developing Personalized, Scalable and Robust Methods for Trust and Reputation Management in Very-Large Scale Network Community
    Authors: 張昭憲
    Keywords: 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)
    Date: 2016-10-31
    Issue Date: 2019-03-07 12:10:37 (UTC+8)
    Publisher: 科技部
    Abstract: 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。
    Relation: 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
    Appears in Collections:[Graduate Institute & Department of Information Management] Research Paper

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