Développement d'un nouveau modèle pour la recommandation d'utilisateurs fiables dans les OSN

L'immensité des médias sociaux fait qu'il n'y a aucun contrôle sur la portée de l'information. De telles situations posent un défi majeur en matière de confiance et de sécurité. Lorsque l'on considère la fiabilité, la catégorie des réseaux sociaux (SN) s'avère être un risque majeur dans les médias sociaux. L'étude proposée se concentre sur les "réseaux sociaux", les défis rencontrés et propose une méthode pour évaluer la confiance de l'utilisateur sur le réseau social. L'utilisateur similaire de confiance est recommandé aux alter de l'utilisateur ego qui reçoit une demande d'ami d'un autre alter ou pour augmenter la demande d'ami vers l'utilisateur similaire de confiance. La confiance recommandée est calculée à l'aide d'un modèle de réputation basé sur SDE et d'une modélisation thématique avec LDA. La technique de recommandation hybride est mise en oeuvre à l'aide du clustering CANOPY qui crée différents groupes d'utilisateurs similaires de confiance. Chaque groupe est évalué pour sa qualité et les utilisateurs du groupe sont recommandés pour les demandes d'amis. La performance effective du système de recommandation est évaluée.

Autorentext

Frau M. Ishwariya ist eine aktive Forscherin auf dem Gebiet der sozialen Online-Netzwerke, der Verarbeitung großer Datenmengen und der Verarbeitung von Datenbildern. Derzeit arbeitet sie als Assistenzprofessorin in der Abteilung für Informatik und Ingenieurwesen am Agni College of Technology in Chennai. Ihre Forschungsergebnisse wurden in mehreren internationalen Fachzeitschriften und Konferenzen veröffentlicht.

Klappentext

L'immensité des médias sociaux fait qu'il n'y a aucun contrôle sur la portée de l'information. De telles situations posent un défi majeur en matière de confiance et de sécurité. Lorsque l'on considère la fiabilité, la catégorie des réseaux sociaux (SN) s'avère être un risque majeur dans les médias sociaux. L'étude proposée se concentre sur les "réseaux sociaux", les défis rencontrés et propose une méthode pour évaluer la confiance de l'utilisateur sur le réseau social. L'utilisateur similaire de confiance est recommandé aux alter de l'utilisateur ego qui reçoit une demande d'ami d'un autre alter ou pour augmenter la demande d'ami vers l'utilisateur similaire de confiance. La confiance recommandée est calculée à l'aide d'un modèle de réputation basé sur SDE et d'une modélisation thématique avec LDA. La technique de recommandation hybride est mise en uvre à l'aide du clustering CANOPY qui crée différents groupes d'utilisateurs similaires de confiance. Chaque groupe est évalué pour sa qualité et les utilisateurs du groupe sont recommandés pour les demandes d'amis. La performance effective du système de recommandation est évaluée.