社会化商务信任网络分析及商务推荐应用

发布时间：2020-04-05 01:57

【摘要】：社会化商务指的是借助社会化媒体从事电子商务活动的新模式,是社会化媒体功能和电子商务功能的集合体。基于社会化商务的推荐系统是实现社会化电子商务效率和效益的关键技术和工具。由于网络本身固有的虚拟性和开放性,社会网络分析特别是社会化网络主体之间的信任关系及主体的信誉管理是社会化商务推荐系统的重要理论和应用研究。本文聚焦于以上问题,回顾近年来国内外学者对构建可信网络、实现商务推荐的研究成果,从最基本的信任关系分析入手,探究信任关系的心理学机制,优化原有的信任传播和集成模型;扩展网络用户的信誉评价体系和计算模型,从而提出基于信誉的影响力测度模型;在社会化商务背景下提出引入信任的多种推荐方案并检验其可行性。本文的主要研究内容和成果如下:首先,在信任关系分析和信任网络形成方面,采用直觉模糊理论描述用户之间的信任水平。该方法可以反映信任的模糊性特点,提高信任刻画和后期测度的准确性。根据信任关系的心理机制,提出改进的信任传播算子,使信任传播过程更符合人们的实际。基于信任传播路径长度、路径强度和信息可靠性等因素,提出多种信任集成策略并加以比较,分析不同集成策略的价值和适用范围。其次,在信誉计算和影响力分析方面,借助已有研究分析和应用情境,剖析信誉形成的影响因素。基于已有的信誉计算方法,重新构建信誉计算和评估体系。根据信誉形成的不同路径,将信誉计算划分为静态信誉和动态信誉,并分别给出相应的计算模型,提高信誉值覆盖的全面性。将原始的影响力计算加以拓展,探索考虑信誉值的影响力计算方法,以便对用户在信任网络中的影响力进行综合评估。最后,在引入信任要素的社会化商务推荐应用方面,根据信任和信誉在推荐中发挥的不同作用,提出三种结合信任的推荐策略。它们包括基于信任关系的商务推荐、基于信誉和影响力的商务推荐以及利用信任优化传统协同过滤方法的混合推荐方案,从理论分析的角度比较不同推荐方案的优劣势。并基于实际豆瓣网数据实现不同方案的推荐过程,通过评分预测和推荐结果的比较评估方案的合理性和应用价值,结果显示,不同推荐方案对于评分预测和目标推荐存在一定影响,信任传播式预测、并联式混合推荐和流水线式混合推荐能够帮助解决评分数据稀疏性的问题,基于信誉的推荐在冷启动处理上具有优势。
【图文】：

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而主要由这些节点相连的用户构成了豆瓣网络用户“阿北”社交网络的较大一部分；而在图6-1(b)中，网络中的被关注程度则成为节点大小的衡量标准，反映这一圈层群体重点关注的用户，或在社交关系中占有重要比重的用户，如“淡豹”“谢飞导演”等等，但是由于群体间关注关系数目仍旧较少，与取样的关注群体相比，被关注的用户群体较为分散，其中约有 80%作用的群体被关注的水平大致相同，表现群体关注呈现一定的分散特点，因此，在信任网络构建时，需要有针对性的选择用户群体。(a)关注者网络图 (b)被关注者网络图图 6-1 豆瓣用户“阿北”部分关注网络图根据用户的地理分布（图 6-2），该样本用户中有 39%位于北京，与阿北的地理位置相同；而上海占 17%，为第二大类人群分布地；随后 16%为海外人群，分布于世界各地；广东、浙江、江苏、四川、湖北等地均有超过 1%的人群分布；其他各省市地区则不超过 1%。该地理分布图表现出了豆瓣用户在关注人群中倾向于与自己地理位置相近的用户，同时这也是豆瓣同城活动开展的重要结果；而该分布图同时反映了豆瓣用户所在地与互联网普及地区相符，与互联网的地理发展趋势相一致。119

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图 6-2 示例豆瓣用户地理分布情况图 6-3 豆瓣用户注册时间分布图如图6-3），该类人群网络多注册用户之间的关注关系间接的与006 年 1 月，与网络中大部分用5%2%3%5 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F724.6;F274

【参考文献】