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基于极限学习机和非对称三训练的信任预测( Trust Prediction Based on Extreme Learning Machine and Asymmetric Tri-Training )
Yan Wang Xiangrong Tong
目前，越来越多的人通过在线社交网络进行交流和交易，因此有必要对用户之间的信任进行预测。通过社交网络预测用户之间的信任需要考虑一些其他因素，如用户相似度、主题相关性、共同邻居的数量等。一些学者使用基于非对称三元训练模型的BP神经网络训练一个社会网络，并使用迁移学习预测另一个社会网络的社会关系。但该方法计算复杂度高，运算速度慢。针对这一问题，在非对称三训练的基础上，将三分类器扩展为四分类器，并用极限学习机分类器代替BP神经网络分类器。具体步骤是：我们首先获取不同网络之间的共性特征，使用源数据样本训练前三个分类器，保存模型，训练目标样本生成伪标签；然后我们使用标准伪标签样本训练第四分类器，并用它来预测目标网络的社会关系。最后，对比现有的评价方法，提出了一种基于六个在线社交网络的评价算法。实验结果表明，本文模型在查全率和稳定性方面优于其他评价方法。
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