面向社会化电子商务的信任感知协同过滤推荐方法

发布时间：2017-11-20 17:17

  本文关键词：面向社会化电子商务的信任感知协同过滤推荐方法

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【摘要】：为提高社会化电子商务推荐服务的精确度和有效性,综合考虑交易评价得分、交易次数、交易金额、直接信任、推荐信任等影响社会化电子商务用户信任关系的因素,设计了一种信任感知协同过滤推荐方法。该方法利用置信因子计算用户间的信任关系,采用余弦相关度法计算用户间的相似度,引入调和因子综合用户信任关系和用户相似度对商品预测评分的影响,以平均绝对误差(MAE)、评分覆盖率和用户覆盖率作为评价指标。实验结果表明,与标准协同过滤推荐方法、基于规范矩阵因式分解的推荐方法相比,信任感知协同过滤推荐方法将MAE降低到0.162,并将评分覆盖率和用户覆盖率分别提高到77%和80%,能够解决交易评价较少商品的推荐问题。
【作者单位】： 厦门理工学院商学院;
【基金】：国家社会科学基金资助项目(12BGL121)
【分类号】：TP393.08;TP391.3
【正文快照】： 0引言社会化电子商务是一种基于互联网的商业应用,借助社会化媒体和Web新技术实现商品的个性化推荐与社会化网络营销,用户在获取最新商品资讯的同时,结识更多有共同购物爱好的朋友,分享彼此间的购物心得与乐趣[1]。个性化商品推荐服务帮助用户利用共同商品的交易评价或其信任

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 张富国;;用户多兴趣下基于信任的协同过滤算法研究[J];小型微型计算机系统;2008年08期

2 俞琰;邱广华;;融合社会网络的协同过滤推荐算法研究[J];现代图书情报技术;2012年06期

【共引文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 王丽丽;;基于信任机制的电子商务个性化推荐技术研究[J];电子商务;2011年12期

2 高e，

本文编号：1207924