本代码实现了一种基于MATLAB的社会信任模型，用于模拟和分析复杂网络中的信任关系动态变化。适用于社交网络、网络安全等领域研究。
在Matlab环境中实现社会信任模型的代码建议使用Epinions数据集进行实验。以下是相关文件结构及功能介绍：
A. 安装：无需安装额外软件。
B. 代码结构：
- Centrality.m：此脚本基于度中心性、本征中心性（Eigen）、Katz和PageRank等不同的中心度测量方法来计算用户在网络中的重要程度。
- Fact.m：利用矩阵分解技术，将用户与项目映射到一个共同的潜在因子空间中，从而通过这个内部产品模型化用户对项目的评分行为。
- 相似性.m：此文件定义了两种类型的相似度指标用于衡量不同用户之间的关系。包括连接相似性和等级相似度（后者进一步细分为PCC和VSS）。
C. 输入：
- input_s.mat 文件包含两个主要矩阵，一个是用户的项目评分数据，另一个是反映用户间信任程度的矩阵。
D. 相关出版物：
Anahita Davoudi 和 Mainak Chatterjee 在《在线社交网络与媒体杂志》（OSNEM）上发表了一篇关于社会信任模型在推荐系统中评级预测应用的文章。该论文探讨了相似度、中心性和社会联系对于提高推荐准确性的影响，于2018年7月由Elsevier出版发行。
以上为Matlab环境下用于构建和分析基于Epinions数据集的社会信任模型的代码框架概述与说明。
5星
