本文關鍵詞：面向社會化電子商務的信任感知協同過濾推薦方法

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【摘要】：為提高社會化電子商務推薦服務的精確度和有效性,綜合考慮交易評價得分、交易次數、交易金額、直接信任、推薦信任等影響社會化電子商務用戶信任關系的因素,設計了一種信任感知協同過濾推薦方法。該方法利用置信因子計算用戶間的信任關系,采用余弦相關度法計算用戶間的相似度,引入調和因子綜合用戶信任關系和用戶相似度對商品預測評分的影響,以平均絕對誤差(MAE)、評分覆蓋率和用戶覆蓋率作為評價指標。實驗結果表明,與標準協同過濾推薦方法、基于規(guī)范矩陣因式分解的推薦方法相比,信任感知協同過濾推薦方法將MAE降低到0.162,并將評分覆蓋率和用戶覆蓋率分別提高到77%和80%,能夠解決交易評價較少商品的推薦問題。
【作者單位】： 廈門理工學院商學院;
【基金】：國家社會科學基金資助項目(12BGL121)
【分類號】：TP393.08;TP391.3
【正文快照】： 0引言社會化電子商務是一種基于互聯網的商業(yè)應用,借助社會化媒體和Web新技術實現商品的個性化推薦與社會化網絡營銷,用戶在獲取最新商品資訊的同時,結識更多有共同購物愛好的朋友,分享彼此間的購物心得與樂趣[1]。個性化商品推薦服務幫助用戶利用共同商品的交易評價或其信任

【參考文獻】

中國期刊全文數據庫 前2條

1 張富國;;用戶多興趣下基于信任的協同過濾算法研究[J];小型微型計算機系統;2008年08期

2 俞琰;邱廣華;;融合社會網絡的協同過濾推薦算法研究[J];現代圖書情報技術;2012年06期

【共引文獻】

中國期刊全文數據庫 前10條

1 王麗麗;;基于信任機制的電子商務個性化推薦技術研究[J];電子商務;2011年12期

2 高e，

本文編號：1207924