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  

Framework for Computing Trust in Online Short-Rent Platform Using Feature Selection of Images and Texts

作　　者：梁家铭 赵洁[1] 郑鹏 黄流深 叶敏祺 董振宁[1] Liang Jiaming;Zhao Jie;Zheng Peng;Huang Liushen;Ye Minqi;Dong Zhenning(School of Management,Guangdong University of Technology,Guangzhou 510520,China)

机构地区：[1]广东工业大学管理学院,广州510520

出　　处：《数据分析与知识发现》2021年第2期129-140,共12页Data Analysis and Knowledge Discovery

基　　金：国家自然科学基金项目(项目编号:71871069);教育部人文社会科学研究规划项目(项目编号:18YJAZH137);广州市哲学社会科学“十三五”规划项目(项目编号:2018GZGJ48)的研究成果之一。

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。[Objective] This paper proposes a novel framework to compute consumer trust of online short-rent platform. It provides multiple groups of low-dimension feature subsets for users to present their personal information, which addresses the issues of missing data. [Methods] We used rough-set feature selection based on evolutionary algorithm to extract information from images and texts. [Results] The proposed framework reduced dimension to 5% of the original feature set while classification accuracy remained unchanged. [Limitations] More research is needed to examine our model with data from overseas platforms. [Conclusions] The proposed framework could effectively compute users’ trust while protecting their privacy.

关 键 词：在线短租 信任计算 特征选择 

分 类 号：G203[文化科学—传播学]