Users' trust in information resources in the Web environment: a status report

This study has three aims; to provide an overview of the ways in which trust is either assessed or asserted in relation to the use and provision of resources in the Web environment for research and learning; to assess what solutions might be worth further investigation and whether establishing ways to assert trust in academic information resources could assist the development of information literacy; to help increase understanding of how perceptions of trust influence the behaviour of information users

Vertrauensbasierte Empfehlungen in mehrschichtigen Netzwerken

The huge interest in social networking applications - Friendster.com, for example, has more than 40 million users - led to a considerable research interest in using this data for generating recommendations. Especially recommendation techniques that analyze trust networks were found to provide very accurate and highly personalized results. The main contribution of this thesis is to extend the approach to trust-based recommendations, which up to now have been made for unlinked items such as products or movies, to linked resources, in particular documents. Therefore, a second type of network, namely a document reference network, is considered apart from the trust network. This is, for example, the citation network of scientific publications or the hyperlink graph of webpages. Recommendations for documents are typically made by reference-based visibility measures which consider a document to be the more important, the more often it is referenced by important documents. Document and trust networks, as well as further networks such as organization networks are integrated in a multi-layer network. This architecture makes it possible to combine classical measures for the visibility of a document with trust-based recommendations, giving trust-enhanced visibility measures. Moreover, an approximation approach is introduced which considers the uncertainty induced by duplicate documents. These measures are evaluated in simulation studies. The trust-based recommender system for scientific publications SPRec implements a two-layer architecture and provides personalized recommendations via a Web interface.Soziale Netzwerke mit ihren Millionen von Nutzern haben zu einem großen Interesse an der Fragestellung geführt, wie die Informationen aus solchen sozialen Netzwerken in Empfehlungssystemen genutzt werden können. Aktuelle Forschungsarbeiten haben gezeigt, dass vor allem Techniken, die soziale Vertrauensnetzwerke zur Grundlage nehmen, sehr gute Ergebnisse liefern. Die vorliegende Dissertation erweitert Ansätze zu vertrauensbasierten Empfehlungen, die bisher nur isolierte Objekte wie beispielsweise Produkte oder Filme berücksichtigt haben, zu Ansätzen für vernetzte Ressourcen, insbesondere Dokumente. Daher wird neben dem Vertrauensnetzwerk eine zweite Art von Netzwerk betrachtet, ein Dokumentennetzwerk. Beispiele für Dokumentennetzwerke sind Zitationsnetzwerke wissenschaftlicher Publikationen oder der Hyperlink-Graph zwischen Webseiten. Dokumentenempfehlungen werden typischerweise mit referenzbasierten Sichtbarkeitsmaßen berechnet, die ein Dokument als wichtig erachten, wenn es von vielen wichtigen Dokumenten referenziert wird. Vertrauensnetzwerke und Dokumentennetzwerke werden in einer zweischichtigen Architektur integriert. Weitere Netzwerke, wie zum Beispiel Organisationsnetzwerke bauen sie zu einer mehrschichtigen Architektur aus. In dieser Architektur können klassische Maße für Dokumentensichtbarkeit mit vertrauensbasierten Empfehlungen kombiniert werden, nämlich in den sogenannten vertrauensbasierten Sichtbarkeitsmaßen. Darüberhinaus führt die Dissertation einen Ansatz ein, um die vertrauensbasierte Sichtbarkeit dann approximieren zu können, wenn das Dokumentennetzwerk Duplikate von Dokumenten enthält. Die entwickelten Sichtbarkeitsmaße werden in einer Simulationsstudie analysiert. Das webbasierte Empfehlungssystem für wissenschaftliche Veröffentlichungen SPRec implementiert die vertrauensbasierten Sichtbarkeitsmaße und generiert personalisierte Empfehlungen

Efficient Calculation of Personalized Document Rankings

Social networks allow users getting personalized recommendations for interesting resources like websites or scientific papers by using reviews of users they trust. Search engines rank documents by using the reference structure to compute a visibility for each document with reference structure-based functions like PageRank. Personalized document visibilities can be computed by integrating both approaches. We present a framework for incorporating the information from both networks, and ranking algorithms using this information for personalized recommendations. Because the computation of document visibilities is costly and therefore cannot be done in runtime, i.e., when a user searches a document repository, we pay special attention to develop algorithms providing an efficient calculation of personalized visibilities at query time based on precalculated global visibilities. The presented ranking algorithms are evaluated by a simulation study.