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Trust Network and Trust Community Clustering based on Shortest Path Analysis for E-commerce

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJUNESST) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of u- and e- Service, Science and Technology 바로가기
  • 통권
    Vol.5 No.2 (2012.06)바로가기
  • 페이지
    pp.31-42
  • 저자
    Shaozhong Zhang, Jungan Chen, Haidong Zhong, Zhaoxi Fang, Jiong Shi
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A208745

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원문정보

초록

영어
Trust in e-commerce has become one of the most important issues in online applications. Constantly, a user will only search for the most credible of goods and service providers and then take on their transactions. How to confirm which service providers are the most trusted for a user has become the most critical problems. This paper presents a trust network and trust community clustering for the analysis of the users most trusted relationship. It uses the nodes to represent the various subjects involved in the trust and use the connection links to denote relationships. The weight of the links indicates the strength of the relationships. First, it construct a trust network diagram which has the weight value of links, and then to analyze the clustering properties of the relationship according to the weights and the path length. At last, it classifies the most trusted subjects to the same cluster for a user. Direct trust information degree and global trust information degree are used to evaluate trust relations among subjects and it gives an improved shortest path algorithm to construct trust network. A clustering algorithm based on coefficient and path length is presented for E-commerce trust network community. Experiments show that the method of building trust through the network model can well describe the main indirect E-commerce trust and the algorithm has obvious advantages in accuracy and time cost.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Social Networks and Trust Network of E-commerce
  2.1. Social Network Analysis
  2.2. Trust Network of E-commerce
 3. Construction of Trust Networks
  3.1. Trust Information Degree
  3.2. Direct Trust Information Degree
  3.3. Globe Trust Information Degree
 4. Clustering Analysis of Trust Community
  4.1. Clustering Coefficient
  4.2. Clustering Algorithm for Trust Community
 5. Experiment and Analysis
 6. Conclusion
 Acknowledgements
 References

키워드

E-commerce trust information degree shortest path algorithm trust community clustering

저자

  • Shaozhong Zhang [ Institute of Electronics and Information, Zhejiang Wanli University ]
  • Jungan Chen [ Institute of Electronics and Information, Zhejiang Wanli University ]
  • Haidong Zhong [ Institute of Modern Logistics, Zhejiang Wanli University ]
  • Zhaoxi Fang [ Institute of Electronics and Information, Zhejiang Wanli University ]
  • Jiong Shi [ Institute of Electronics and Information, Zhejiang Wanli University ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJUNESST) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJUNESST)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of u- and e- Service, Science and Technology
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2005-4246
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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