本文關(guān)鍵詞：基于信任偏好的電子商務(wù)個(gè)性化項(xiàng)目推薦研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：伴隨著網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的到來，信息呈現(xiàn)爆炸式增長(zhǎng)，人們很難在海量的信息中快速找到自己需要的項(xiàng)目。在此信息及網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，個(gè)性化推薦技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。然而，現(xiàn)存應(yīng)用最為廣泛的協(xié)同過濾推薦技術(shù)在冷啟動(dòng)、稀疏性等方面存在問題，影響了推薦結(jié)果的準(zhǔn)確性。為此，考慮將目前廣為流行的web2.0下的標(biāo)簽技術(shù)引入到個(gè)性化推薦中，并同時(shí)考慮用戶評(píng)分、評(píng)分時(shí)間因素以及信任因素，提出基于信任偏好的電子商務(wù)個(gè)性化推薦模型，以提高推薦系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。主要研究的內(nèi)容是：現(xiàn)有的推薦技術(shù)在用戶興趣的度量上，往往只考慮一個(gè)或兩個(gè)因素。然而，作為反映用戶興趣的重要屬性，用戶給項(xiàng)目的標(biāo)簽、用戶對(duì)該標(biāo)簽的評(píng)分、用戶標(biāo)注項(xiàng)目的時(shí)間，這些因素都是非常重要的。所以，有必要將這些因素綜合起來加以考慮，進(jìn)而產(chǎn)生更加準(zhǔn)確的興趣推薦結(jié)果�；诖�，文章提出綜合標(biāo)簽、得分和用戶興趣偏好時(shí)效性三個(gè)因素的個(gè)性化項(xiàng)目推薦模型。該模型將多維因素納入到推薦模型中，能夠有效提高項(xiàng)目推薦系統(tǒng)的準(zhǔn)確度。理論研究表明信任與用戶偏好相似性之間呈正向關(guān)系。在多維因素模型基礎(chǔ)上，將信任引入到新推薦模型中，提出基于信任偏好的電子商務(wù)個(gè)性化推薦模型，并通過直接信任和間接信任分別進(jìn)行項(xiàng)目的個(gè)性化推薦研究。該模型在鄰居用戶的產(chǎn)生上更加科學(xué)，因?yàn)橄啾扔诤瑫r(shí)效性的用戶興趣信息，，使用信任來度量用戶之間的相似性更加準(zhǔn)確；同時(shí)該模型在單個(gè)用戶的興趣度量上保留了綜合標(biāo)簽、得分和偏好時(shí)效性方法的優(yōu)點(diǎn)，在一定程度上，對(duì)協(xié)同過濾系統(tǒng)存在的冷啟動(dòng)、黑匣子、稀疏性和伸縮性等問題提供了解決方法。
【關(guān)鍵詞】：信任 偏好 個(gè)性化推薦 協(xié)同過濾 電子商務(wù)
【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：TP391.3;F713.36
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 第一章 緒論8-13
• 1.1 研究背景與問題提出8-9
• 1.2 相關(guān)概念9-10
• 1.2.1 標(biāo)簽9
• 1.2.2 個(gè)性化推薦9-10
• 1.2.3 個(gè)性化推薦中的信任10
• 1.3 研究?jī)?nèi)容及意義10-11
• 1.4 論文安排11-13
• 第二章 電子商務(wù)個(gè)性化推薦技術(shù)相關(guān)研究13-21
• 2.1 引言13
• 2.2 協(xié)同過濾推薦技術(shù)13-17
• 2.2.1 基于用戶的協(xié)同過濾技術(shù)13-15
• 2.2.2 基于項(xiàng)目的協(xié)同過濾技術(shù)15-16
• 2.2.3 基于用戶與基于項(xiàng)目混合協(xié)同過濾技術(shù)16-17
• 2.3 基于內(nèi)容的推薦技術(shù)17-18
• 2.4 其他推薦技術(shù)18-19
• 2.4.1 基于人口統(tǒng)計(jì)的推薦技術(shù)18
• 2.4.2 基于效用的推薦技術(shù)18
• 2.4.3 基于知識(shí)的推薦技術(shù)18-19
• 2.4.4 基于規(guī)則的推薦技術(shù)19
• 2.5 各種推薦技術(shù)的比較19-20
• 2.6 本章小結(jié)20-21
• 第三章 綜合標(biāo)簽、得分和偏好時(shí)效性的個(gè)性化項(xiàng)目推薦模型21-31
• 3.1 引言21-22
• 3.2 綜合 TRPT 的個(gè)性化項(xiàng)目推薦方法22-26
• 3.2.1 單個(gè)用戶標(biāo)簽及得分模型22-24
• 3.2.2 建立時(shí)間得分模型24
• 3.2.3 計(jì)算偏好總得分24-25
• 3.2.4 計(jì)算用戶相似性25-26
• 3.2.5 項(xiàng)目推薦26
• 3.3 推薦過程實(shí)驗(yàn)26-29
• 3.4 綜合 TRPT 的個(gè)性化項(xiàng)目推薦方法的評(píng)價(jià)29-30
• 3.5 本章小結(jié)30-31
• 第四章 信任模型在電子商務(wù)中的應(yīng)用31-37
• 4.1 引言31
• 4.2 信任計(jì)算模型31-34
• 4.2.1 信任推導(dǎo)32-33
• 4.2.2 局部信任33
• 4.2.3 全局信任33-34
• 4.3 基于信任的個(gè)性化推薦34-36
• 4.4 本章小結(jié)36-37
• 第五章 基于信任偏好的電子商務(wù)個(gè)性化推薦模型37-49
• 5.1 引言37
• 5.2 信任與用戶偏好相似性37-38
• 5.3 基于信任偏好的電子商務(wù)個(gè)性化項(xiàng)目推薦模型38-43
• 5.3.1 直接信任用戶的產(chǎn)生39-40
• 5.3.2 信任繁殖40-42
• 5.3.3 用戶偏好的度量42-43
• 5.3.4 考慮直接信任用戶的項(xiàng)目推薦43
• 5.3.5 考慮用戶信任繁殖后的項(xiàng)目推薦43
• 5.4 基于信任偏好的推薦系統(tǒng)和傳統(tǒng)協(xié)同過濾系統(tǒng)對(duì)比分析43-45
• 5.5 推薦過程實(shí)驗(yàn)45-48
• 5.6 本章小結(jié)48-49
• 第六章 基于信任偏好的電子商務(wù)個(gè)性化推薦流程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)及實(shí)驗(yàn)49-54
• 6.1 基于信任偏好的電子商務(wù)個(gè)性化項(xiàng)目推薦流程49-51
• 6.1.1 數(shù)據(jù)輸入49-50
• 6.1.2 輸入數(shù)據(jù)預(yù)處理50
• 6.1.3 推薦建模和推薦引擎50
• 6.1.4 在線推薦50-51
• 6.2 基于信任偏好的電子商務(wù)個(gè)性化項(xiàng)目推薦系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)51-52
• 6.2.1 用戶接口51
• 6.2.2 推薦服務(wù)51
• 6.2.3 數(shù)據(jù)庫(kù)51-52
• 6.3 實(shí)驗(yàn)與分析52-53
• 6.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)52
• 6.3.2 度量標(biāo)準(zhǔn)52
• 6.3.3 結(jié)果分析52-53
• 6.4 本章小結(jié)53-54
• 第七章 總結(jié)和展望54-56
• 7.1 文章總結(jié)54
• 7.2 研究展望54-56
• 參考文獻(xiàn)56-60
• 發(fā)表論文和參加科研情況說明60-61
• 發(fā)表論文60
• 參與的科研項(xiàng)目60-61
• 致謝61

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前6條

1 蔡浩;賈宇波;黃成偉;;結(jié)合用戶信任模型的協(xié)同過濾推薦方法研究[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2010年35期

2 張志強(qiáng);孟慶海;謝曉芹;;個(gè)性化的社會(huì)標(biāo)簽查詢擴(kuò)展技術(shù)研究[J];計(jì)算機(jī)科學(xué)與探索;2010年09期

3 劉旭東;陳德人;王惠敏;;一種改進(jìn)的協(xié)同過濾推薦算法[J];武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)(信息與管理工程版);2010年04期

4 李聰;;電子商務(wù)協(xié)同過濾可擴(kuò)展性研究綜述[J];現(xiàn)代圖書情報(bào)技術(shù);2010年11期

5 張秀杰;朱克珊;李鋼;;基于標(biāo)簽、得分和偏好時(shí)效性的項(xiàng)目推薦方法[J];計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用;2012年03期

6 劉建國(guó);周濤;汪秉宏;;個(gè)性化推薦系統(tǒng)的研究進(jìn)展[J];自然科學(xué)進(jìn)展;2009年01期

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 劉慶華;個(gè)性化推薦技術(shù)及其在電子商務(wù)中的應(yīng)用[D];南昌大學(xué);2007年

  本文關(guān)鍵詞：基于信任偏好的電子商務(wù)個(gè)性化項(xiàng)目推薦研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：327520