科创中国
一种基于权重更新的社交网络信任度学习方法
成果类型：: 发明专利
发布时间: 2024-09-25 08:47:42
科技成果产业化落地方案
方案提交机构：成果发布人| 徐景新 | 2024-09-25 08:47:42
为了克服现有的网络信息传播方式的无学习方法去模拟社交网络中人与人之间信任度的变化，本发明提出一种基于权重更新的社交网络信任度学习方法，使已具有信息过滤能力的网络通过这种学习方法训练之后变得更加智能，即具有更强的信息过滤能力。
一种基于权重更新的社交网络信任度学习方法，包括以下步骤：S1：导入网络；S2：选取智慧节点，假设整个网络有且仅有1个智慧节点；S3：初始化权重，在网络中每条有向连边权重都分配一个固定常数；S4：通过基于级联信息传播的学习方法，不断更新权重，使权重达到平稳状态；S5计算网络信息过滤能力指标。本发明提供一种基于权重更新的社交网络信任度学习方法，能够模拟人与人之间的信任度随着时间的推移而发生的变化。通过特定的学习方法使得已具有信息过滤能力的原始网络权重达到平稳状态，变得更加智能。
本发明的有益效果为：基于信息级联模型的信息传播方法，解释了智慧节点在网络对于区分真假消息的方法；同时，我们提出的一种基于权重更新的社交网络信任度学习方法，通过在社交网络中通过权重更新的方法来模拟信任度变化的情况，使已具有信息过滤能力的网络通过这种学习方法训练之后权重达到平稳状态，变得更加智能，即具有更强的信息过滤能力。
浙江工业大学是东部沿海地区第一所省部共建高校、首批国家“高等学校创新能力提升计划”（2011计划）协同创新中心牵头高校和浙江省首批重点建设高校，坐落于中国历史文化名城、风景旅游胜地杭州。学校坚持立德树人根本任务，以拔尖创新人才为引领、高级应用型人才为主体、复合型人才为特色，大力培养德智体美劳全面发展，富有家国情怀、国际视野、创新精神和实践能力的行业精英和领军人才。
基于权重更新的社交网络信任度学习方法在社交网络、在线社交平台等领域有良好的应用前景。该方法通过更新权重来学习社交网络中的信任关系，从而为用户提供更加准确和可靠的信息和推荐。以下是一些可能的应用场景：
社交推荐：基于信任度的推荐可以帮助用户更准确地找到自己感兴趣的人和内容。
信息传播：通过学习信任关系，可以更好地理解信息在社交网络中的传播和影响，从而更好地管理和引导信息的传播。
风险管理：学习社交网络中的信任关系可以帮助识别和管理风险，例如识别虚假信息和恶意行为，以及预测和预防信任危机。
技术转让，许可，合作所需资金需双方协商，此项技术想尽快落地，希望具备此项技术研发的技术方，能够尽快承接此项目。
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