用户声誉的研究对于互联网金融和电子商务的健康发展具有重要意义,是在线用户行为分析中一个重要的研究方向。在线用户评分系统中研究学者提出了许多声誉度量算法,然而不同方法度量用户声誉的思想和角度是不同的。为了在海量数据中对用户声誉有一个总体的认识,提出一种基于SkylineQuery的高声誉用户识别方法。将已有的几种声誉度量方法进行分类,综合选取代表性的算法得到的用户声誉用Skyline查询方法找到的集合Skyline中不被其他用户所支配的用户,即为高声誉用户。同时分析不同时间段上得到的集合Skyline中高声誉用户的规律。本文综合多种声誉度量方法从定性角度对声誉进行应用研究,拓宽了用户声誉研究的广度。
