Trust-SIoT：面向社交物联网中可信对象分类的框架
社会与信息网络
2022-05-09 v1
摘要
近期出现的社交物联网（SIoT）这一前景广阔的范式，源于社交网络概念与物联网（IoT）对象（亦称“物”）的智能融合，旨在解决网络发现、可导航性与服务组合等挑战。这是通过促使 IoT 对象彼此“社交”来实现的，即类似于人类之间的社交互动。一个亟需关注的基本问题是如何建立并在此后维持这些 IoT 对象之间的可信关系。因此，SIoT 的信任框架必须包含对象-对象交互、社会关系层面、可信推荐等，然而现有文献仅聚焦于信任的某些方面，主要依赖支配输入输出间线性关系的传统方法。本文提出一种基于人工神经网络的信任框架 Trust-SIoT，用于识别输入输出间复杂的非线性关系，从而对可信对象进行分类。此外，Trust-SIoT 设计为由若干关键信任度量作为输入：通过整合当前与历史交互得到的直接信任、对象的可靠性与善意、可信推荐，以及利用知识图嵌入得到的关系度。最后，我们在两个真实数据集上进行了大量实验，将 Trust-SIoT 与最先进启发式方法进行比较评估。结果表明，Trust-SIoT 取得了更高的 F1 分数以及更低的 MAE 与 MSE 分数。
引用
@article{arxiv.2205.03226,
title = {Trust-SIoT: Towards Trustworthy Object Classification in the Social Internet of Things},
author = {Subhash Sagar and Adnan Mahmood and Kai Wang and Quan Z. Sheng and Wei Emma Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.03226},
year = {2022}
}
备注
12 pages, 12 figures, 7 Tables