Trust Prediction Basado en Trust Propagation y Homofilia

Abstract

El estudio de la confianza entre los usuarios de plataformas virtuales o de redes sociales en los últimos años ha ganado interés, ya que ayuda a dar fiabilidad en la información que se brinda en dichos medios. Una de las tareas que ha sido más investigada es la predicción de la confianza, más conocida en la literatura como Trust Prediction. Para su estudio se considera tanto el mecanismo de Trust Propagation (propagación de la confianza) y el efecto de la hemofilia. En la presente tesis se juntó estos dos conceptos, y se abordó el problema desde un enfoque probabilística, haciendo uso de los Factor Graphs y el algoritmo Belief Propagation. Se estudiaron 3 conjuntos de datos de plataformas de revisiones de productos (Epinions, Ciao y FilmTrust), las cuales contienen información de las calificaciones dadas por las personas a los productos, lo cual nos fue útil para extraer la hemofilia, y una red explicita de confianza de los usuarios con lo cual se puede realizar la tarea de Trust Prediction. Finalmente la tesis brinda una descripción de la dinámica de las relaciones de confianza, expone los problemas principales que se tuvieron durante la implementación, y presenta un análisis de los resultados y la métrica usada para evaluarlos