电子商务系统中一种层次化信任度计算模型

【摘要】随着互联网的发展,电子商务给人们的日常购物活动带来了翻天覆地的变化,但是电子商务网站的信息严重过载,用户淹没在浩瀚的商品海洋中无从选择。个性化推荐系统在缓解信息过载、提升用户体验方面发挥着重要作用,其在给用户带来便利的同时也给商家带来了巨大的利益。推荐系统发展至今,其中最为成功的协同过滤算法依然存在着诸如数据稀疏、冷启动、恶意攻击敏感以及可扩展性差等缺陷。为了缓解甚至克服这些缺陷,该领域的学者们尝试将信任机制引入推荐系统,使得信任机制在推荐系统中的应用成为当前学术研究领域的一大热点话题。本文以如何提高用户满意度为主线,将系统中的用户分为普通用户、冷启动用户、争议用户等类型。在如何计算用户之间信任度的问题上,本文通过社交网络将信任机制引入推荐系统并参考社会学相关知识,将人们之间的信任来源分为三层：内部信任、交互信任和外部信任,其中内部信任和交互信任属于本地信任(LocalTrust),外部信任属于全局信任(GlobalTrust).为了能够使模型灵活满足不同类型用户群体的需求,本文使用经验参数将三种不同层次来源的信任相结合,提出层次化信任度计算模型。在本研究的实验环节,本文基于分布式计算模型以及知名网站Epinions.com的数据集,对层次化信任度计算模型中的经验参数进行了研究,并且针对不同类型的用户训练得到不同的经验参数,利用训练得到的经验参数,本文又对层次化信任度计算模型的推荐效果进行了比较研究。
【作者】康永胜；
【导师】高迎；
【作者基本信息】首都经济贸易大学，产业经济学，2014，硕士
【关键词】推荐系统；社交网络；本地信任；全局信任；层次化信任；

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