实验中的信任评估方法

本章的信任模型采用信任容量的方式进行用户的信任预测，因此，我们对传统的预测准确率方法进行修改，以适用于评价实验的运行结果。

可信群体预测准确率（Pre）：对于测试集中的数据，我们设TPn为每次运行后所准确预测的第n跳用户朋友数量，TAn为实际的第n跳朋友数量，那么TPn与TAn的比率便称为第n跳可信群体预测准确率。Pre值越大，可信群体预测的准确率越高。准确率采用公式3-10进行计算。

可信群体漏检率（MsR）：每次实验运行后未预测到的可信用户集与真实可信用户集的比率。MsR值采用公式3-11进行计算，其值越小，表明模型的预测效果越好。(www.xing528.com)

Top排序范围（Trrn）：每次运行后所准确预测的第n跳的朋友关系的排序范围。Trrn按照升序排列，最末尾的排序数值最大，排序越小，源用户对其的信任程度越高。因为本实验的用户数量较小，因此，我们只对源节点1-4跳内的朋友关系Trrn计算，并根据公式3-12来计算Trrn。

在公式3-12中，代表第n跳朋友的最大排序值，而min代表第n跳朋友的最小排序值，代表第4跳用户的最大排序值。比如，源用户的第2跳可信朋友的最小排序12，最大排序为64，第4跳可信朋友的最大排序也即末尾排序为256，那么Trr2=[4.67%，25.0%]。