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Titel: A Semantic Model with Self-adaptive and Autonomous Relevant Technology for Social Media Applications
Untertitel:
Kurzfassung:

With the rapidly increasing popularity of social media appli-cations, decentralized control and ownership is taking more attention topreserve user's privacy. However, the lack of central control in the decen-tralized social network poses new issues of collaborative decision makingand trust to this permission-less environment. To tackle these problemsand ful ll the requirements of social media services, there is a need forintelligent mechanisms integrated to the decentralized social media thatconsider  trust  in  various  aspects  according  to  the  requirement  of  ser-vices. In this paper, we describe an adaptive microservice-based designcapable  of   nding  relevant  communities  and  accurate  decision  makingby extracting semantic information and applying role-stage model whilepreserving anonymity. We apply this information along with exploitingPareto solutions to estimate the trust in accordance with the quality ofservice and various con icting parameters, such as accuracy, timeliness,and latency.

Schlagworte: Semantic information, Community detection, Pareto-trust, Decentralized social media, Role-stage model
Publikationstyp: Beitrag in Proceedings (Autorenschaft)
Erscheinungsdatum: 29.05.2020 (Online)
Erschienen in: Proceedings of the European Conference on Parallel Processing Workshops (Euro-Par 2019)
Proceedings of the European Conference on Parallel Processing Workshops (Euro-Par 2019)
zur Publikation
 ( Springer, Cham; )
Titel der Serie: Lecture Notes in Computer Science (LNCS)
Bandnummer: 11997
Erstveröffentlichung: Ja
Version: -
Seite: S. 442 - 451

Versionen

Keine Version vorhanden
Erscheinungsdatum: 29.05.2020
ISBN (e-book):
  • 978-3-030-48339-5
  • 978-3-030-48340-1
eISSN: -
DOI: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-48340-1_34
Homepage: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-48340-1_34
Open Access
  • Online verfügbar (nicht Open Access)

Zuordnung

Organisation Adresse
Fakultät für Technische Wissenschaften
 
Institut für Informationstechnologie
Universitaetsstr. 65-67
9020 Klagenfurt am Wörthersee
Österreich
   martina.steinbacher@aau.at
http://itec.aau.at/
zur Organisation
Universitaetsstr. 65-67
AT - 9020  Klagenfurt am Wörthersee

Kategorisierung

Sachgebiete
  • 1020 - Informatik
Forschungscluster Kein Forschungscluster ausgewählt
Peer Reviewed
  • Ja
Publikationsfokus
  • Science to Science (Qualitätsindikator: II)
Klassifikationsraster der zugeordneten Organisationseinheiten:
Arbeitsgruppen
  • Distributed Multimedia Systems

Kooperationen

Keine Partnerorganisation ausgewählt

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