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J-GLOBAL ID：201802291987928103   整理番号：18A0400875

反復グループベースのランキング法によるオンライン評価システムにおける評価ユーザ評判【Powered by NICT】

Evaluating user reputation in online rating systems via an iterative group-based ranking method

著者 (3件)： Gao Jian (CompleX Lab, Web Sciences Center, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 611731, People’s Republic of China) ,  Zhou Tao (CompleX Lab, Web Sciences Center, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 611731, People’s Republic of China) ,  Zhou Tao (Big Data Research Center, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 611731, People’s Republic of China)
資料名： Physica A. Statistical Mechanics and Its Applications  (Physica A. Statistical Mechanics and Its Applications)
巻： 473  ページ： 546-560  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0322B  ISSN： 0378-4371  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 評判をオンライン社会生活における価値ある資産であり,注目を集めている。雑音評価とスパミング攻撃の存在に起因して,オンライン評価システムにおけるユーザ評判をどのように評価するかは特に顕著である。しかし,以前の順位に基づく方法の大部分は論争の余地がある仮定に従うまたは望ましくないロバスト性を持っている。本論文では,元のグループベースランキング法に反復評判割当プロセスを導入することにより反復グループベースのランキング手法を提案した。より具体的には,ユーザの評判は評価類似性により全ユーザをグループ化後のユーザ評価群の加重サイズに基づいて計算した,高い評価ユーザの評価は,対応するユーザ評価基を支配では大きな重みを持っている。ユーザとユーザ評価グループサイズの評判を反復的に更新し,安定になる。人工スパムと二つの実データ集合に関する結果は,提案した方法が最新の方法よりも良好な性能を持ち,そのロバスト性はかなり元グループベースのランキング法と比較して改善されることを示唆した。著者らの研究は,より良いオンラインユーザ評判評価に向けたユーザのグループ挙動を考慮することの積極的な役割を明らかにした。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 類似性 ,  *等級づけ ,  ロバスト性 ,  雑音
準シソーラス用語： スパム ,  加重 ,  ユーザ評価 ,  *評価システム ,  *オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 評価システム ,  評判評価 ,  ランキング法 ,  反復精密化 ,  スパミング攻撃

分類 (1件)： 統計力学一般,多体問題  (BA08010Q)

タイトルに関連する用語 (7件)： 反復 ,  グループ ,  ランキング ,  オンライン ,  評価システム ,  評価 ,  評判