روشی نوین برای محاسبه اعتماد در شبکه‌های اجتماعی موبایلی

شبکه‌های اجتماعی موبایلی موجب تسهیل ارتباطات از طریق موبایل می‌شوند که کاربران این شبکه‌ها از موبایل به‌منظور دسترسی، اشتراک و توزیع اطلاعات استفاده می‌کنند. با افزایش روزافزون کاربران در شبکه‌های اجتماعی، حجم زیادی از اطلاعات به اشتراک گذاشته می‌شود که مشکلاتی ازجمله انتشار مطالب نادرست و شایعات دروغ را نیز به دنبال دارد. در این زمینه قوی‌ترین عامل برای سنجش صحت اطلاعات، استفاده از اعتبار هر کاربر به‌عنوان منبع توزیع اطلاعات است. اعتبار هر کاربر به‌عنوان منبع پخش اطلاعات می‌تواند بر اساس اعتماد دیگر کاربران به آن کاربر محاسبه شود. با توجه به ذهنی و ادراکی بودن مفهوم اعتماد، نگاشت اعتماد به یک مدل محاسباتی یکی از مسائل مهم در سیستم‌های محاسباتی شبکه‌های اجتماعی است. ازجمله پیچیدگی‌های فرآیند محاسبه اعتماد در این شبکه‌ها توجه به این موضوع است که در شبکه‌های اجتماعی، اجتماعات گوناگونی وجود داشته که همه کاربران آن‌ها به‌صورت مستقیم به یکدیگر متصل نمی‌باشند. در این مقاله با استفاده از ویژگی‌های کاربران در شبکه‌های اجتماعی، روشی منطبق بر منطق فازی برای دسته‌بندی کاربران پیشنهادشده است که اعتماد بین کاربران واقع در یک دسته با استفاده از مدل پیشنهادی محاسبه می‌شود. هم‌چنین با استفاده از فرآیندهای ترکیب، انتقال و اجتماع اعتمادها، اعتماد بین کاربرانی که به‌صورت مستقیم به یکدیگر متصل نیستند نیز بدست می‌آید. بررسی نتایج بیانگر این مسئله است که روش پیشنهادشده اعتماد افراد را در یک شبکه با دقت قابل قبولی معین می‌سازد

A Trust Management Framework for Decision Support Systems

In the era of information explosion, it is critical to develop a framework which can extract useful information and help people to make “educated” decisions. In our lives, whether we are aware of it, trust has turned out to be very helpful for us to make decisions. At the same time, cognitive trust, especially in large systems, such as Facebook, Twitter, and so on, needs support from computer systems. Therefore, we need a framework that can effectively, but also intuitively, let people express their trust, and enable the system to automatically and securely summarize the massive amounts of trust information, so that a user of the system can make “educated” decisions, or at least not blind decisions. Inspired by the similarities between human trust and physical measurements, this dissertation proposes a measurement theory based trust management framework. It consists of three phases: trust modeling, trust inference, and decision making. Instead of proposing specific trust inference formulas, this dissertation proposes a fundamental framework which is flexible and can be adapted by many different inference formulas. Validation experiments are done on two data sets: the Epinions.com data set and the Twitter data set. This dissertation also adapts the measurement theory based trust management framework for two decision support applications. In the first application, the real stock market data is used as ground truth for the measurement theory based trust management framework. Basically, the correlation between the sentiment expressed on Twitter and stock market data is measured. Compared with existing works which do not differentiate tweets’ authors, this dissertation analyzes trust among stock investors on Twitter and uses the trust network to differentiate tweets’ authors. The results show that by using the measurement theory based trust framework, Twitter sentiment valence is able to reflect abnormal stock returns better than treating all the authors as equally important or weighting them by their number of followers. In the second application, the measurement theory based trust management framework is used to help to detect and prevent from being attacked in cloud computing scenarios. In this application, each single flow is treated as a measurement. The simulation results show that the measurement theory based trust management framework is able to provide guidance for cloud administrators and customers to make decisions, e.g. migrating tasks from suspect nodes to trustworthy nodes, dynamically allocating resources according to trust information, and managing the trade-off between the degree of redundancy and the cost of resources