Stammdaten

Titel: SMART: A Tool for Trust and Reputation Management in Social Media
Untertitel:
Kurzfassung:

Social media platforms are becoming increasingly popular and essential for next-generation connectivity. However, the emergence of social media also poses critical trust challenges due to the vast amount of created and propagated content. This paper proposes a data-driven tool called SMART for trust and reputation management based on community engagement and rescaled sigmoid model. SMART’s integrated design adopts a set of expert systems with a unique inference logic for trust estimation to compute weighted trust ratings of social media content. SMART further utilizes the trust ratings to compute user reputation and represent them using a sigmoid curve that prevents infinite accumulation of reputation ratings by a user. We demonstrate the SMART tool prototype using a pilot social media application and highlight its user-friendly interfaces for trustworthy content exploration.

Schlagworte: Social media, Trust, Reputation, Sigmoid mode, Community engagement
Publikationstyp: Beitrag in Sammelwerk (Autorenschaft)
Erscheinungsdatum: 2022 (Print)
Erschienen in: Euro-Par 2021 Proceedings of the European Conference on Parallel Processing
Euro-Par 2021 Proceedings of the European Conference on Parallel Processing
zur Publikation
 ( Springer; )
Titel der Serie: Lecture Notes in Computer Science (LNCS)
Bandnummer: 13098
Erstveröffentlichung: Nein
Auflage: -
Version: -
Seite: S. 417 - 427

Versionen

Keine Version vorhanden
Erscheinungsdatum: 2022
ISBN:
  • 9783031061554
ISSN: 0302-9743
Homepage: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-06156-1_33
Erscheinungsdatum: 09.06.2022
ISBN (e-book):
  • 9783031061561
eISSN: 1611-3349
DOI: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-06156-1_33
Homepage: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-06156-1_33
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

Organisation Adresse
Technical University of Darmstadt
Karolinenplatz 5
64289 Darmstadt
Deutschland
Karolinenplatz 5
DE - 64289  Darmstadt

Beiträge der Publikation

Keine verknüpften Publikationen vorhanden