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基于社会网络的电子商务信任社区聚类模型

发布时间:2018-08-16 17:11
【摘要】:采用社会网络分析的方法建立电子商务信任社区聚类模型,讨论信任网络构建问题,进行信任网络社区聚类分析.通过互信息方法构建信任信息度,采用直接信任信息度和全局信任信息度描述主体之间的信任程度.提出使用信任社区聚类的方法分析用户最信任的网络关系,采用聚类系数和全局信任信息度进行信任社区聚类分析,给出电子商务信任社区聚类优化算法.实验表明,利用该方法构建的信任社区聚类模型能够反映电子商务主体间接的信任关系,与现有的其他方法相比,该模型具有较高的精确度.
[Abstract]:The trust community clustering model of electronic commerce is established by using the method of social network analysis, the problem of trust network construction is discussed, and the cluster analysis of trust network community is carried out. The mutual information method is used to construct the trust information degree, and the direct trust information degree and the global trust information degree are used to describe the trust degree between the subjects. The trust community clustering method is proposed to analyze the most trusted network relationship of users, and the clustering coefficient and the global trust information degree are used to analyze the trust community cluster analysis, and the clustering optimization algorithm of electronic commerce trust community is presented. The experiments show that the trust community clustering model constructed by this method can reflect the indirect trust relationship of e-commerce agents, and compared with other existing methods, the model has a higher accuracy.
【作者单位】: 浙江万里学院电子信息学院;
【基金】:国家自然科学基金资助项目(71071145) 浙江省自然科学基金资助项目(Y6090027) 宁波市社发项目(2012C50045) 浙江省哲学社会科学重点研究基地-临港现代服务业与创业文化研究中心资助项目
【分类号】:F713.36;TP393.08

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号:2186642

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