移动社交网络中隐社交行为的研究

移动社交网络本质上是一个用户之间拥有信任关系的动态虚拟网路,可以通过群体间存在于现实世界的一些属性,推断出用户之间的信任关系水平,使整个在线群体的信任关系得以支撑。提出一种集群的算法框架,可以通过分布式的分区来产生一个集群的细粒度层次结构,并从中提取实际的群体特征,以解决集群重叠的问题。基于上述算法所构造的一个隐社交行为图形,包含了足够多用来评估集群内部个体之间信任关系的信息。使用隐社交行为图形理论,可以进一步计算出分组信任值;通过讨论组内信任值的聚合和传递,可以计算出全局移动社交网络中的集群信任和间接的信任值。