特征选择下融合图像和文本分析的在线短租平台信任计算框架

摘要：

[目的]提出新的在线短租平台信任计算框架,提供多组低维信任特征供用户选择展示个人信息,缓解隐私保护造成数据缺失导致无法评估信任的问题.[方法]融合图像和文本数据分析,使用进化算法结合粗糙集特征选择算法获得多组信任特征.[结果]新信任计算框架在保持信任预测精度不变情况下,信任特征降维后,维度约为原特征集的5％.[局限]仅对国内代表性平台进行数据分析,可扩展到国外平台数据.[结论]图像和文本分析为在线短租平台信任计算引入新视觉,所提出的信任计算框架可提供多组低维信任特征,可有效缓解信任计算中数据缺失和隐私受侵犯等问题.

关键词：在线短租、信任计算、特征选择

所属期刊栏目：5

分类号：G203(信息与传播理论)

资助基金：本文系国家自然科学基金项目;教育部人文社会科学研究规划项目;广州市哲学社会科学"十三五"规划项目

在线出版日期：2021-05-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：129-140