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《江西财经大学》 2009年
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基于信任的电子商务个性化推荐关键问题研究

张富国  
【摘要】: 随着互联网的蓬勃发展,电子商务的虚拟购物环境既为企业提供了新的发展机遇,也给用户提出了如何处理Web商品信息过载问题的挑战,推荐系统作为个性化服务的一种方式,能够向用户推荐其感兴趣的项目,辅助用户作出决策,成为用户网上购物的有力助手。自20世纪90年代首次出现推荐系统以来,对此领域的研究虽然也取得了非常大的进步,但传统的协同过滤推荐技术依然存在着数据稀疏性、冷启动、“托”攻击、黑匣子和伸缩性等多个难以克服的问题,而在Web社会网络迅速发展的形势下,基于信任的电子商务推荐系统由于在传统的协同过滤推荐系统中引入了信任机制,能有效改善或克服以上缺陷,成为目前推荐系统研究最重要的课题之一。 围绕着如何提高用户对推荐系统的推荐满意度,本文对电子商务环境下基于信任的个性化推荐系统的若干关键问题进行了有益的探索和研究。论文首先系统地综述了目前国内外在个性化推荐领域的理论研究和发展现状,重点分析协同过滤推荐方法的优势和存在的研究热点问题,继而从网络信任的定义和特性出发,对当前多种信任度评估模型的特点进行了深刻分析,在此基础上,作者提出了基于信任的个性化推荐系统的一般模型和形式化表示方法,探讨了新系统的框架结构;接着本文以如何提高用户对推荐系统的推荐满意度为主线,分别对用户多兴趣下基于信任的个性化推荐算法、推荐列表的多样性和推荐系统的推荐攻击问题进行了系统的研究。 本论文的研究创新主要体现在以下几个方面: (1)借鉴传统协同过滤系统的基础模型以及Web社会网络的特点,提出了基于信任的电子商务个性化推荐系统的一般模型,该模型具有很好的包容性,可以扩展出不同的推荐算法。 (2)在分析了目前概貌级信任模型不适合用户多兴趣情况下项目推荐的基础上,提出了基于主题级信任模型的协同过滤推荐算法,并通过实验验证,新算法能有效解决多兴趣问题。 (3)提出了基于信任的推荐多样性算法,该算法通过选择主题多样的信任邻居来平衡推荐结果的准确性和多样性。并通过一系列的实验结果表明,该算法能有效地提高推荐的多样性。 (4)在对信任传递可能引起的恶意攻击形式进行分析的基础上,提出了用数据起源法来追踪恶意用户,进而把恶意用户限制为不信任用户的防御方法。
【学位授予单位】:江西财经大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:F713.36

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前6条
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中国博士学位论文全文数据库 前2条
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中国硕士学位论文全文数据库 前5条
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5 康永胜;电子商务系统中一种层次化信任度计算模型[D];首都经济贸易大学;2014年
【参考文献】
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【共引文献】
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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6 宗恬;黄崇福;;自然灾害风险评估中诸因素之间关系的初探[A];中国灾害防御协会——风险分析专业委员会第一届年会论文集[C];2004年
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 牟向伟;模糊语义个性化推荐系统在电子政务中的应用研究[D];大连海事大学;2010年
2 吴吉义;基于DHT的开放对等云存储服务系统研究[D];浙江大学;2011年
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9 贺利坚;多Agent系统中信任和信誉模型的研究[D];北京交通大学;2011年
10 蔺源;基于用户行为的网格资源发现相关问题研究[D];北京交通大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 王晓楠;高校思想政治教育与大学生人力资源开发研究[D];河南理工大学;2010年
2 李静;基于区域动态信任管理的可信路由协议[D];山东科技大学;2010年
3 吴则则;支持动态演进的用户兴趣模型挖掘方法研究[D];山东科技大学;2010年
4 范丹;Web检索中的查询扩展及结果聚类技术研究[D];辽宁师范大学;2010年
5 蔡宏果;基于基因表达式编程的Web个性化推荐技术研究[D];广西师范学院;2010年
6 蔡浩;基于Web使用挖掘的协同过滤推荐算法研究[D];浙江理工大学;2010年
7 赵甜;基于最优竞胜标的网格资源市场优化研究[D];郑州大学;2010年
8 张珍军;基于内容的图像检索技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
9 何莹杰;个性化图书信息服务技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
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【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 吴祈宗;侯福均;;方案集团序及其应用[J];北京理工大学学报;2006年06期
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 靳延安;社会标签推荐技术与方法研究[D];华中科技大学;2011年
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10 郁雪;基于协同过滤技术的推荐方法研究[D];天津大学;2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 张玉;基于社会化标签的个性化推荐系统研究[D];合肥工业大学;2011年
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5 黄武汉;基于用户关系挖掘和评分预处理的推荐系统设计与实现[D];北京邮电大学;2012年
6 何安;协同过滤技术在电子商务推荐系统中的应用研究[D];浙江大学;2007年
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【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 金玮;杜诗卿;;近年来国内社会网络理论的应用成果综述[J];科技传播;2014年07期
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
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中国硕士学位论文全文数据库 前3条
1 郑充林;协同过滤的服装推荐算法的改进研究[D];东华大学;2013年
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3 康永胜;电子商务系统中一种层次化信任度计算模型[D];首都经济贸易大学;2014年
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【相似文献】
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3 王鑫;黄忠义;;网络资源中基于K-Means聚类的个性化推荐[A];2013年全国通信软件学术会议论文集[C];2013年
4 曹雷;杜辉锋;;基于Web挖掘的个性化推荐模型的研究[A];全国第十届企业信息化与工业工程学术年会论文集[C];2006年
中国重要报纸全文数据库 前2条
1 云踪;双模式完善精准个性化推荐[N];人民邮电;2014年
2 本报记者 李娟;百分点 给电商配备“导购员”[N];中国经营报;2011年
中国博士学位论文全文数据库 前4条
1 易明;基于Web挖掘的电子商务个性化推荐机理与方法研究[D];华中科技大学;2006年
2 邢星;社交网络个性化推荐方法研究[D];大连海事大学;2013年
3 张宜浩;基于半监督学习的个性化推荐研究[D];重庆大学;2014年
4 张富国;基于信任的电子商务个性化推荐关键问题研究[D];江西财经大学;2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 吴兰兰;基于遗传学方法的个性化推荐技术研究[D];沈阳航空工业学院;2010年
2 郑婕;个性化推荐技术在网络教学中的应用研究[D];南昌大学;2011年
3 袁林;基于专家意见的个性化推荐模型[D];大连理工大学;2012年
4 张维瑞;网络招聘信息个性化推荐技术研究[D];大连海事大学;2010年
5 应中运;基于用户情境的论坛个性化推荐模型研究[D];西南大学;2014年
6 张一平;基于Agent的餐饮个性化推荐建模与仿真研究[D];大连理工大学;2011年
7 徐益;基于似然关系模型的个性化推荐研究[D];吉林大学;2008年
8 岳可诚;个性化推荐技术的多样性研究[D];安徽大学;2013年
9 程琦;混合的个性化推荐方法在移动搜索中的研究和应用[D];复旦大学;2010年
10 叶海琴;网络个性化推荐模型研究[D];郑州大学;2007年
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