5篇关于信任的计算机毕业论文

今天分享的是关于信任的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到信任等主题,本文能够帮助到你

虚拟电商社区信任对信息分享意愿的影响研究——基于社会认知理论

这是一篇关于虚拟电商社区,信任,结果预期,信息呈现方式,信息分享的论文, 主要内容为随着社交元素与电子商务元素的紧密融合,社交化电商平台在近几年得到快速发展,多样的运营模式逐渐改变了人们获取或使用信息的方式。社交化电商平台借助自身优势拉近了人与人之间的距离,产品信息的分享行为不再局限于商家行为,普通消费者的信息分享反而易受到更多用户的关注。在社交化电商发展的过程中,平台方多以虚拟社区的形式增添社交元素并被众多消费者所认可,进而催生出融合了社交属性与电子商务属性的虚拟社区,即虚拟电商社区。功能升级和信息优势让线上用户倾向将虚拟电商社区作为购前获得产品信息的重要渠道,并愿意在购后将使用体验在社区内进行分享,社区成员的分享内容又会极大地影响其他用户的参与行为。因此,研究虚拟电商社区的用户信息分享行为具有重要意义。对平台方而言,利用虚拟电商社区提升用户体验是营造信任环境的一种重要方式。然而在信息不对称的网络环境下,如何增强用户的信任感知,让用户自愿参与信息分享,是每个虚拟电商社区所面临的难题。一方面,社会化电商平台中的机会主义行为会破坏社区的信任环境,如利用开放的虚拟社区分享虚假信息等,从而促使企业需加强对社区成员信息分享行为的监督管理,保障用户个人隐私安全等;另一方面,用户的信息分享行为可能会受到环境因素的影响,如信任环境、信息环境等,因此企业需重视对信任机制的建设,并不断革新信息技术,提升用户的使用体验。本文以虚拟电商社区为研究对象,探究用户信息分享行为的影响因素。首先,利用社会认知理论探究信任环境对信息分享意愿的影响路径,按不同形成机制分为人际信任、制度信任和技术信任,以确认不同维度信任通过哪种路径影响个体认知因素,进而影响信息分享行为,为平台的信任机制建设提供思路。其次,本文探究了信息环境因素之一(信息呈现方式)对个体因素与信息分享行为间关系的调节作用,为企业信息技术的革新方向提供启示。本文通过实证研究对概念模型及相关假设进行检验,基于调查问卷收集的用户数据,得出以下结论:第一,制度信任、人际信任及技术信任将正向影响用户的信息分享意愿。第二,制度信任和技术信任能通过个体结果预期正向影响信息分享意愿,人际信任和技术信任能通过社区结果预期正向影响信息分享意愿。第三,相比于“图片+文字”,“图片+文字+产品链接”的信息呈现方式正向调节社区结果预期对信息分享意愿的影响。

信任及其在推荐系统中的应用

这是一篇关于信息传播,信任,建模,推荐系统,局部网络结构的论文, 主要内容为信息过载与信息安全问题随着网络的发展逐渐引起人们的重视，如何从海量信息中快速获取用户希望得到的信息对安全机制和推荐系统提出了更高的要求。对于信息安全，过往的研究主要是通过对交互信息进行再计算得出较为合理的信任值，本文则对信任进行了更为细致的划分和定义。对于推荐系统，传统的研究方法往往从整体入手而忽略了每个用户的具体特点，从社会网络的局部结构入手可提供更具个性化的推荐。本文借助多Agent系统从信息传播安全入手，研究了反映用户间交互关系、依赖关系的信任体系，通过对信任的细分定义实现了对信息传递规律的部分探索。首先详细地定义了主观信任和客观信任，然后研究了二者的性质并给出了闭包定义和构建方法，接着基于主观信任和客观信任定义了传递信任，最后给出了传递信任在推荐系统中的应用模式。对于推荐系统，首先给出了兴趣集的定义，然后基于用户的兴趣集给出了社会评价网络的局部网络结构对推荐系统的影响，并通过概率论方法给出了理论性证明，接着给出了实验验证，最后将部分性质与推荐系统结合验证了局部网络结构对推荐系统精度提升的作用。

基于共享经济平台用户信任的推荐系统研究——以“小猪短租”为例

这是一篇关于共享经济,在线短租,信任,评论挖掘,推荐系统的论文, 主要内容为自2016年共享经济首次写入政府报告以来,国家层面对共享经济持积极的支持态度,尤其在共享房屋住宿领域,有效利用了闲置资源,一定程度上改善了人们的出行住宿方式。然而不可避免的,共享信任问题也随之浮出水面。本文通过论证和分析前人对共享经济以及电子商务信任问题的研究,以国内最大的短租平台“小猪短租”为例,研究了平台房东个人特征以及房客评论信息对共享信任的影响。本文爬取了小猪短租平台北京市31位活跃房东的个人基本信息以及对应的房客评论数据,结合共享经济平台具有的传统电子商务的特点,以信任和用户交互行为的关系为理论基础,用LSTM长短期记忆网络充分挖掘用户评论信息,获得情感得分作为信任度的衡量,并基于此建立房客-房东信任度矩阵和房东个人特征矩阵,利用基于top-N推荐方法的“房客个性化房东特征相似性模型(UFSM)”构建推荐系统,为房客选择房东提供个性化推荐。本研究从一个全新的角度出发,充分挖掘了现有的平台数据,并将信任问题的理论研究成果应用到推荐系统,为共享经济短租平台用户的交易选择做出了推荐,提升用户体验;也为共享经济领域的研究提供了新的角度。

基于人工智能的旅游路线推荐系统信任和接受意愿的研究

这是一篇关于人工智能,旅游路线推荐系统,混合研究方法,信任,影响因素,接受意愿的论文, 主要内容为近年来,网络信息呈指数型爆发增长,旅游领域产生的游记、点评、视频等信息不计其数。这些海量旅游攻略、路线推荐为旅游者出行提供旅游地信息的同时,也为旅游者计划行程带来巨大困扰,旅游者难以在一定时间内处理如此多的信息。随着人工智能技术的发展,基于人工智能的旅游路线推荐系统(以下简称智能推荐系统)已经成为帮助旅游者进行旅游路线决策或建议的重要工具。然而,在旅游规划中,研究者关于旅游者能在多大程度上接受智能推荐系统的认识仍然有限,在智能推荐系统接受意愿影响因素探索方面还缺乏基于理论系统研究。本文通过梳理国内外有关人工智能、旅游路线规划、技术接受意愿、信息接受意愿、信任以及理论基础相关的文献,发现现有相关研究只探索了人工智能设备的初步接受问题,但是对于人工智能设备提供的决策/建议是否接受还有所欠缺;信任是接受人工智能技术的重要影响因素,但是现有研究缺乏对人工智能情感信任的思考;此外,双路径信息处理理论已被广泛用于解释旅游者的信息处理模式,但是较少研究基于启发式-系统式双路径信息处理模型(HSM)来解释旅游者考虑接受智能推荐系统时,不同的信息处理路径。基于此,本研究采用了混合研究方法进行研究。首先研究采用质性研究探索影响人工智能推荐系统接受意愿的核心因素,并通过定量研究来系统剖析不同因素影响接受意愿的内在机理。具体地,本论文首先采用定性研究,选取了10名互联网信息技术领域工作人员作为访谈对象,通过了解其对智能推荐系统的接受意愿及原因,同时结合文献研究筛选出影响智能推荐系统接受意愿的主要因素。研究发现旅游者对智能推荐系统的接受意愿与旅游者对智能推荐系统信任、功能绩效、感知个性化、社会影响、拟人化的感知相关。本研究结合HSM理论模型,将信任分为了认知信任和情感信任,从认知和情感两方面探讨智能推荐系统接受意愿的影响机制,构建影响智能推荐系统接受意愿的假设模型,通过定量研究论证该假设模型。定量研究中,本研究采用了问卷调查方法来收集用户一手数据,为了让被试者更好地理解智能推荐系统,采用情景问卷调查法进行调查。研究共回收有效问卷364份,采用了基于结构方程建模的偏最小二乘(PLS)方法进行数据分析。通过数据分析,本研究证明(1)个体对智能推荐系统功能绩效、个性化的感知可以产生认知信任,对社会影响、拟人化方面的认知可以产生情感信任;(2)和情感信任相比,将智能推荐系统作为辅助决策时,认知信任的系统式处理路径具有更大的影响,而认知信任对接受智能推荐系统作为委托代理的意愿影响不显著。和认知信任相比,将智能推荐系统作为委托代理时情感信任的影响更大。(3)情感信任对认知信任具有正向影响,验证了HSM的偏倚效应。本研究基于HSM理论模型,以信任为中心,考虑认知与情感两个方面的因素,研究了人工智能技术更深层次的接受意愿,也拓宽了HSM理论的应用领域。此外,本研究对于旅游路线智能推荐领域的产品开发设计与推广具有重要启示。