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Mémoire de Maîtrise
DOI
10.11606/D.45.2012.tde-06022013-234400
Document
Auteur
Nom complet
Edith Zaida Sonco Mamani
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2012
Directeur
Jury
Gerosa, Marco Aurélio (Président)
Hirata, Celso Massaki
Lejbman, Alfredo Goldman Vel
Titre en portugais
Cálculo de reputação em redes sociais a partir de dados da colaboração entre os participantes
Mots-clés en portugais
confiança
interação
PageRank
redes sociais
reputação
sistemas colaborativos
Resumé en portugais
Na Web 2.0 são encontrados sistemas com alto volume de interação social. Alguns desses sistemas oferecem cálculo de reputação ou alguma forma de classificação de usuários ou do conteúdo compartilhado. Contudo, em muitos casos, esse valor de reputação resultante é obtido somente a partir de dados quantitativos ou qualitativos. O objetivo deste trabalho é elaborar um modelo para o cálculo de reputação em comunidades on-line, baseando-se em dados qualitativos e quantitativos provenientes da interação dos próprios participantes da rede, a fim de potencializar a colaboração entre os membros e fornecer um meio de cálculo resistente a algumas das vulnerabilidades comuns em sistemas de reputação, como tolerância a ruídos e ataques Sybil. Para atingir esse objetivo é realizada uma adaptação do algoritmo PageRank, definida como CR (Collaborative Reputation) para obter uma ordenação dos usuários a partir de suas interações. Para avaliação, adotamos um conjunto de dados do sítio Epinions.com, com o qual foi realizada uma análise comparativa dos resultados obtidos a partir do modelo proposto com outros três algoritmos correlatos ao trabalho apresentado. Dentre as técnicas usadas na análise estão: diversidade de valores, comparação da ordenação, estudo comparativo de cenários, tolerância a ruídos e robustez contra ataques tipo Sybil. Os algoritmos usados na avaliação são: o PageRank original e o algoritmo ReCop, usados para a identificação de usuários relevantes, e o algoritmo LeaderRank usado para a identificação dos usuários com maior prestígio na rede. Os resultados indicam que o modelo proposto é mais sensível às interações dos usuários em comparação aos outros modelos usados na avaliação, mas é mais eficiente a ataques Sybil.
Titre en anglais
Computation of reputation in social networks from the collaboration between participants
Mots-clés en anglais
collaborative systems
interaction
PageRank
reputation
social networks
trust
Resumé en anglais
In the Web 2.0, there are systems with high volume of social interaction. Some of these systems offer reputation calculation or some form of classification of users or shared content,. However, in many cases, this reputation value is obtained solely from quantitative or qualitative data. The objective of this work is to develop a model for the reputation calculation in online communities, based on qualitative and quantitative data from the interaction of the participants of a social network, in order to potentiate the collaboration between users, and to provide a resistant environment for some of the vulnerabilities present in reputation systems. To achieve this goal we defined an adaptation of the PageRank algorithm, defined as CR (Collaborative Reputation), to obtain a rank of users based on their interactions in the network. For evaluation, we used a dataset from the site Epinions.com. With that database, we executed a comparative analysis of the results of the proposed algorithm and of three other algorithms related to the presented work. The procedures used in the analysis were: diversity of values, comparison of ordination, comparative study of scenarios, noise tolerance and robustness against Sybil attacks. The algorithms used in the comparison were: the original PageRank algorithm and ReCop, used to identify relevant users, and the algorithm LeaderRank, which is used for identification of the most prestigious users in the network. The results showed that the proposed model is more sensitive to the interactions of users, but its performance on Sybil attacks is better than the others.
 
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Date de Publication
2013-02-08
 
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