在线社交网络中信任量化建模综述

在线社交网络促进用户参与和信息共享，但也充斥着虚假信息和欺骗行为。针对在线社交网络中的信任建模，研究侧重于开发计算模型或算法来衡量信任关系、评估共享内容的可靠性，并检测垃圾信息或恶意活动。然而，大多数现有综述论文要么仅简要提及信任概念，要么仅关注信任模型的单一类别。在本文中，我们提供一份针对在线社交网络开发的先进信任模型的全面分类与综述。首先，我们探讨了心理学中与信任相关的理论和模型，识别出影响线上信任形成和演变的若干因素。接下来，对现代信任模型按其算法基础进行分类。对于每个类别，都被检讨其建模机制，并突出其对量化信任建模的独特贡献。随后，我们提供一份以实现为导向的信任建模手册，概述了可用数据集、信任相关特征、有前景的建模技术以及可行的应用场景。最后，总结了文献综述的发现，并讨论了未解决的挑战。