基于交易特征和反馈评价的P2P网络信任模型研究

这是一篇关于对等网络,声誉,信任机制,信任度,时间哀减的论文, 主要内容为P2P电子商务作为一种新兴的电子商务模式已经在经济发展中得到了广泛的应用。与传统的电子商务模式相比较，P2P对等网络技术在提高获取商品信息的效率方面有很大的优势，表现出更加灵活、高效，更加人性化等特点。而P2P的匿名性、动态性、无中心化的结构特性，给网络用户提供了方便，但也带来了很多新的、不可忽视的安全问题。在一般的生活中，我们要降低交易活动的风险，通常会选择信誉度高的交易对象进行交易，这样能够获得较高的交易成功率。但介于P2P网络中的节点不受限制，信息的交互是用户自发的行为，难以通过传统的机制建立节点间的信任。所以，信任机制怎样才能于P2P网络中使节点之间构建起信任关系，是当下P2P电商模式推广中研究的重点。在电子商务交易中，为尽量规避其中的风险，我们有必要引入信任管理的概念，采用信任管理机制来实现这一目标。而信任机制的可用性取决于信任度的计算方法、信任机制的合理性及其抗干扰能力等。尽管如此，P2P环境下现有的信任机制在很多方面都存在着许多问题。如何选取影响信任度的相关因素是解决这些问题的关键。 本文选取P2P电商贸易的特点进行了深入的分析，探究了信任问题产生的原因，阐述了现有信任模型的不足。为了更好的反映事务交易的特征和节点的信誉真实性，文章于传统信任模型上做出了一些完善和更新，推出了一个不同以往的在P2P网络中以交易特征和反馈评价为基础的信任评估机制。该机制采用交易次数、交易环境满意度、交易金额等多个参数来计算出节点的信任值。并且，为了确定反馈评价的真实性，模型加入了时间衰减函数以及事务影响参数，给出了反馈评价的可信度算法。由于此模型兼顾了大部分的信任影响因子，不仅增加了局部声誉和全局声誉的计算准确性，也使得其安全性得到了升高。 仿真模拟结果显示，此机制可以使得局部声誉和全局声誉的计算准确性获得明显提升，能更好地为正常节点提供保护，抑制恶意节点，提高P2P网络的效率和安全，使网络的健壮性得到增强。与现有的一些信任模型相比，该模型在系统成功交易率的问题上有了较大改进，使节点间建立更加有效的信任关系，能够更好地应用在P2P电子商务系统中，降低恶意交易的概率。

基于社区支持农业模式的农产品供应链运作机制研究

这是一篇关于CSA模式,信任机制,合作契约,运营策略,套餐订购的论文, 主要内容为社区支持农业(Community Support Agriculture,下文简称CSA)作为一种新型的农业生产方式,自2006年传入中国后已经有十多年的历史。CSA模式为消费者和生产者创造了一种直接沟通,相互支持实现共担食品生产风险和利益共享的合作方式。各地CSA农场的实践由过去的“星星之火”逐渐发展为如今的“燎原之势”,但是在快速发展的过程中也面临着严峻的问题和挑战。随着互联网+农业的蓬勃发展,越来越多的电商平台开始加入到CSA项目的运作中,CSA农场数量的不断增加以及供应链结构日趋复杂化,都使得供应链成员的信任机制发生新的变化,并引发了供需不匹配问题。如何在考虑信任的前提下设计基于CSA模式的农产品供应链的运作机制,已成为能否推动我国社区支持农业健康可持续发展的首要问题。本文结合CSA模式不同发展阶段的时代特征,在基于CSA模式的农产品供应链中研究信任机制对于各参与主体合作契约选择、运营策略选择和套餐订购策略的影响,首先,在社区支持农业刚传入中国时,CSA农场和消费群体开始尝试直接对接,共同加入CSA项目,然而CSA农场对于新生事物持怀疑态度,而且与消费群体的关系也很陌生,会导致CSA农场不信任消费群体的预定数量,那么CSA农场和消费群体将会选择签订哪种契约(成本共担契约和收益共享契约)来改善供应链绩效?然后,随着大数据、云计算、物联网等互联网技术的发展以及在农业领域的推广应用,一些电商平台开始加入CSA项目的运作。当前,平台连接模式逐渐形成一种典型运营模式,一定程度上缓解了消费者对农产品生产过程信息不对称的问题,加速了生产者与消费者双方间的信息交流与沟通,那么信任机制将如何影响运营模式(直接对接模式和平台连接模式)的选择?最后,随着社区支持农业规模的扩大,单一品种的有机农产品已经无法满足消费者日益差异化、多样化和个性化的需求,不同品种的CSA农场开始走向合作,由电商平台搭配成标准套餐销售给消费者。未来,套餐订购方式将会成为具有发展潜力的新兴模式。那么由供应品种单一的某一种蔬菜水果发展到供应品种的较为丰富的套餐订购方式,套餐订购方式和之前有何区别?论文通过对上述问题做出的研究分析,得到了如下主要结论:(1)如果收益共享比例不高于某一阈值,CSA农场和消费群体会共同选择成本共担契约;如果收益共享比例高于某一阈值,CSA农场和消费群体会共同选择收益共享契约;如果收益共享比例适中,CSA农场和消费群体将综合比较收益共享比例和成本共担比例的大小来选择不同契约;随着CSA农场的初始信任水平不断提高,CSA农场和消费群体共同选择收益共享契约的区域不断增大;随着CSA农场的信任差异敏感系数不断提高,CSA农场和消费群体同时选择成本共担契约的区域不断增大。(2)如果电商平台的单位惩罚系数不高于某个阈值,CSA农场一直选择直接对接模式。如果CSA农场对消费群体的信任水平高于某个阈值时,消费群体一直选择直接对接模式。CSA农场和消费群体在选择运营模式时的倾向性会出现较大的偏离。举个例子:随着电商平台单位惩罚系数的不断提高,如果CSA农场倾向于选择平台连接模式,相反地,消费群体却可能更愿意选择直接对接模式。(3)如果CSA农场对电商平台的信任水平高于某一阈值,CSA农场的生产计划都可以满足电商平台的预定数量,搭配成标准套餐销售给消费者,电商平台无需采取措施去激励CSA农场完成预定数量;而如果CSA农场对电商平台的信任水平不高于某一阈值时,至少有一个CSA农场的生产计划无法满足电商平台的预定数量,电商平台需要设计价格折扣合同,鼓励CSA农场制定更多的生产计划;无论是在分散决策情况下还是在价格折扣合同下,电商平台的利润都会随着单位冷链物流成本的增加而下降;信任水平和折扣价格都会对CSA农场和电商平台价格折扣合同选择意愿产生影响,而且CSA农场和电商平台的选择意愿既具有一致性又具有差异性。随着CSA农场数量的增加,供应链主体之间的信任问题变得越来越严重,电商平台对价格折扣合同的需求也变得越来越紧迫,价格折扣合同的改善效果更加显著。本文的研究结论表明,CSA模式的发展趋势复杂而多变,不同的决策主体应根据不同发展阶段特征合理地选择运营策略。CSA农场应该根据现实的市场条件来选择合适的合作契约,要借助互联网、物联网和大数据等技术手段,增强预测市场需求的能力以及对市场信息获取和数据分析能力;电商平台则应要认真履行监督职责,加大失信行为的惩戒力度,利用信息技术跟踪信用档案,建立长期信用评估机制,加强冷链物流的智能化、节能型的建设;对有机农产品消费群体而言,可以主动承担社会责任,利用自身资源优势帮助CSA农场日常经营、宣传推广,加强利益联结机制建设,实现CSA农场与消费市场的有机衔接,让参与CSA农场的农民合理分享社区支持农业增值收益。上述研究结论能够指导基于CSA模式农产品供应链的决策过程,促进各参与主体的合作共赢,为CSA的可持续发展提供政策建议。

O2O软件平台的设计与实现

这是一篇关于O2O模式,电子商务,协同过滤推荐算法,信任机制的论文, 主要内容为近年来,互联网技术的不断发展,电子商务平台极大满足了人们的购物需求,随着电商平台的不断推广,020(线上-线下)电子商务模式将会渗入到生活的每一个细节。但由于电子商务平台中商品种类繁多以及人们购物时间有限,用户很难快速从繁多的商品中挑选出自己感兴趣的商品。为符合用户快、准的购物要求,亟待需要研发一种具有较强商品推荐功能的020软件平台。020软件平台从研究背景、发展现状以及相关技术要点进行介绍,并运用软件工程的规划思想对平台进行整体规划、设计及实现。同时从平台建设需求出发,从用户、商户、系统管理者三个角度对平台进行详细的需求分析和功能分析,将平台分为线上、线下以及线上线下互动三部分。本文的主要工作如下:(1)根据本文给出的020软件平台的总体框架,对020软件平台的需求进行详细的梳理及分析,主要从020线上部分的用户端、商户端、020运营平台,线下部分的技术支撑,线上线下的互动对平台进行详细的需求分析。(2)对平台的总体架构进行设计,并根据平台功能的需求分析,本文仅对020线上部分的订单模块、支付模块、扫描模块、商品推荐模块进行详细设计、实现以及测试,订单模块主要是对订单状态的流程进行处理,支付模块主要是完成线上、线下的支付过程,扫描模块主要是通过扫码购物或者扫码支付,商品推荐模块主要是实现商品的推荐,同时本文也对系统性能进行测试,测试结果可满足平台的各项需求。(3)针对协同过滤推荐算法存在的稀疏性问题和易受攻击性问题,本文商品推荐功能引入信任机制,提出了基于信任的协同过滤推荐算法即将基于信任的PeerTrust算法与基于用户的协同过滤推荐算法有效结合,并通过测试实验证明改进算法在提高推荐准确率方面的优越性。

基于交易特征和反馈评价的P2P网络信任模型研究

这是一篇关于对等网络,声誉,信任机制,信任度,时间哀减的论文, 主要内容为P2P电子商务作为一种新兴的电子商务模式已经在经济发展中得到了广泛的应用。与传统的电子商务模式相比较，P2P对等网络技术在提高获取商品信息的效率方面有很大的优势，表现出更加灵活、高效，更加人性化等特点。而P2P的匿名性、动态性、无中心化的结构特性，给网络用户提供了方便，但也带来了很多新的、不可忽视的安全问题。在一般的生活中，我们要降低交易活动的风险，通常会选择信誉度高的交易对象进行交易，这样能够获得较高的交易成功率。但介于P2P网络中的节点不受限制，信息的交互是用户自发的行为，难以通过传统的机制建立节点间的信任。所以，信任机制怎样才能于P2P网络中使节点之间构建起信任关系，是当下P2P电商模式推广中研究的重点。在电子商务交易中，为尽量规避其中的风险，我们有必要引入信任管理的概念，采用信任管理机制来实现这一目标。而信任机制的可用性取决于信任度的计算方法、信任机制的合理性及其抗干扰能力等。尽管如此，P2P环境下现有的信任机制在很多方面都存在着许多问题。如何选取影响信任度的相关因素是解决这些问题的关键。 本文选取P2P电商贸易的特点进行了深入的分析，探究了信任问题产生的原因，阐述了现有信任模型的不足。为了更好的反映事务交易的特征和节点的信誉真实性，文章于传统信任模型上做出了一些完善和更新，推出了一个不同以往的在P2P网络中以交易特征和反馈评价为基础的信任评估机制。该机制采用交易次数、交易环境满意度、交易金额等多个参数来计算出节点的信任值。并且，为了确定反馈评价的真实性，模型加入了时间衰减函数以及事务影响参数，给出了反馈评价的可信度算法。由于此模型兼顾了大部分的信任影响因子，不仅增加了局部声誉和全局声誉的计算准确性，也使得其安全性得到了升高。 仿真模拟结果显示，此机制可以使得局部声誉和全局声誉的计算准确性获得明显提升，能更好地为正常节点提供保护，抑制恶意节点，提高P2P网络的效率和安全，使网络的健壮性得到增强。与现有的一些信任模型相比，该模型在系统成功交易率的问题上有了较大改进，使节点间建立更加有效的信任关系，能够更好地应用在P2P电子商务系统中，降低恶意交易的概率。

基于信任机制的协同过滤和关联规则混合推荐模式研究

这是一篇关于协同过滤,个性化推荐,信任机制,兴趣偏好,关联规则的论文, 主要内容为随着互联网技术的日益发展,社交网络、电子商务、各种应用蓬勃发展,但是海量数据信息在满足用户需求的同时也造成了信息过载问题,迅速找到有效且合理的信息越来越困难,个性化推荐技术作为解决信息过载问题的手段之一,能够根据众多的历史交互行为分析用户的兴趣偏好,向用户提供其可能感兴趣的信息,辅助用户决策。协同过滤技术作为使用最成功和最广泛的推荐技术之一,至今仍面临着数据稀疏性和冷启动等问题。社交网络的发展给推荐技术带来新的方向,将社交网络中好友关系引入传统协同过滤方法中,通过信任机制进行衡量,能够有效改善数据稀疏性等问题,提高推荐精度,成为目前研究推荐技术的重要方向之一。本文以改进协同过滤技术为目标,致力于改善数据稀疏性、冷启动等问题,提高推荐系统的推荐精度。首先将社交网络中的“信任机制”,即“用户信任的好友能够给用户带来一个正向的推荐结果,是经过对交互历史的考虑之后判断可能会产生的一种有利结果”引入到协同过滤技术中,在用户-项目评分矩阵和用户间的信任矩阵的基础上,充分计算用户间的间接信任度以填充信任矩阵,最后基于用户相似度和信任度的三种预测方式的比较提出一种基于信任机制的协同过滤推荐模式。为了进一步优化这种方法,先后融合用户兴趣偏好和关联规则算法,前者通过用户间的兴趣相似性对目标用户的好友进一步过滤,后者挖掘项目间的潜在相关性,与协同过滤进行混合推荐,解决新用户推荐问题。此外,本文提出的推荐模式均在FilmTrust网站公开数据集上进行准确性等实验研究,结果表明此方法能够有效改善冷启动问题,提高推荐精度。最后分析了研究模型的不足之处和未来继续改进的方向。

基于信任机制的协同过滤和关联规则混合推荐模式研究

这是一篇关于协同过滤,个性化推荐,信任机制,兴趣偏好,关联规则的论文, 主要内容为随着互联网技术的日益发展,社交网络、电子商务、各种应用蓬勃发展,但是海量数据信息在满足用户需求的同时也造成了信息过载问题,迅速找到有效且合理的信息越来越困难,个性化推荐技术作为解决信息过载问题的手段之一,能够根据众多的历史交互行为分析用户的兴趣偏好,向用户提供其可能感兴趣的信息,辅助用户决策。协同过滤技术作为使用最成功和最广泛的推荐技术之一,至今仍面临着数据稀疏性和冷启动等问题。社交网络的发展给推荐技术带来新的方向,将社交网络中好友关系引入传统协同过滤方法中,通过信任机制进行衡量,能够有效改善数据稀疏性等问题,提高推荐精度,成为目前研究推荐技术的重要方向之一。本文以改进协同过滤技术为目标,致力于改善数据稀疏性、冷启动等问题,提高推荐系统的推荐精度。首先将社交网络中的“信任机制”,即“用户信任的好友能够给用户带来一个正向的推荐结果,是经过对交互历史的考虑之后判断可能会产生的一种有利结果”引入到协同过滤技术中,在用户-项目评分矩阵和用户间的信任矩阵的基础上,充分计算用户间的间接信任度以填充信任矩阵,最后基于用户相似度和信任度的三种预测方式的比较提出一种基于信任机制的协同过滤推荐模式。为了进一步优化这种方法,先后融合用户兴趣偏好和关联规则算法,前者通过用户间的兴趣相似性对目标用户的好友进一步过滤,后者挖掘项目间的潜在相关性,与协同过滤进行混合推荐,解决新用户推荐问题。此外,本文提出的推荐模式均在FilmTrust网站公开数据集上进行准确性等实验研究,结果表明此方法能够有效改善冷启动问题,提高推荐精度。最后分析了研究模型的不足之处和未来继续改进的方向。

基于信任管理的农产品交易平台的设计与实现

这是一篇关于农产品,交易平台,信任,信任机制的论文, 主要内容为近年来，食品安全问题，尤其是农产品食品安全问题已经成为社会关注的焦点。如何应用信息化技术和手段来提高农产品食品安全，避免通过农产品传染疾病，控制人们摄取农产品中的有害物质等社会民生问题已经成为一个热门的研究问题，吸引了诸多学者和企业界的关注。 针对当前的情况，我们的研究团队提出了构建安全农产品产供销质量溯源项目。基于信任管理的农产品交易平台是该项目重要的组成内容。农产品交易平台作为面向用户的统一门户，一方面，其作为普通的电子商务平台用于农产品的买和卖。另一方面，该交易平台将提供支持农产品产供销全生命周期质量监控的信任管理机制。 本文以安全农产品产供销质量溯源平台为背景，具体以农产品产供销全生命周期质量监控的特点与电子商务平台进行结合，建立基于信任管理的农产品交易平台为研究对象。在广泛调研电子商务研究应用现状的基础上，设计了初步可行的信任管理机制，并结合农产品交易平台的特点及业务需求，对平台的总体结构、框架、用户界面等进行了详细设计与分析，设计和实现了用户管理及登陆模块、企业机构管理模块、企业信誉管理模块、产品原料管理模块、购物管理模块、评价管理模块和系统设置模块等七大功能模块。 鉴于网络安全等问题日益严重，本文在设计基于信任管理的农产品交易平台时，充分考虑了农产品交易平台的安全性问题。因此，本平台给出了具体的安全解决方案。该方案提供了三种不同的措施——Web文件控制权限配置、窗口认证方式和MD5加密技术，来构建安全屏障，并给出了关键代码。 本论文结合专业知识提出了建设基于信任管理的农产品交易平台的具体设计方案，并且利用信息技术实现，对推动农产品交易的健康快速发展，农产品的国际化交易平台的建设，具有现实的意义与实用价值。同时，该平台设计的基于农产品产供销质量全生命周期监控的信任管理机制是一次有意义的尝试。随着食品安全，尤其是农产品食品安全问题成为社会关注的焦点，将会有越来越多的人会对这一领域进行探索，该机制也能够为后来者提供参考。

基于信任管理的农产品交易平台的设计与实现

这是一篇关于农产品,交易平台,信任,信任机制的论文, 主要内容为近年来，食品安全问题，尤其是农产品食品安全问题已经成为社会关注的焦点。如何应用信息化技术和手段来提高农产品食品安全，避免通过农产品传染疾病，控制人们摄取农产品中的有害物质等社会民生问题已经成为一个热门的研究问题，吸引了诸多学者和企业界的关注。 针对当前的情况，我们的研究团队提出了构建安全农产品产供销质量溯源项目。基于信任管理的农产品交易平台是该项目重要的组成内容。农产品交易平台作为面向用户的统一门户，一方面，其作为普通的电子商务平台用于农产品的买和卖。另一方面，该交易平台将提供支持农产品产供销全生命周期质量监控的信任管理机制。 本文以安全农产品产供销质量溯源平台为背景，具体以农产品产供销全生命周期质量监控的特点与电子商务平台进行结合，建立基于信任管理的农产品交易平台为研究对象。在广泛调研电子商务研究应用现状的基础上，设计了初步可行的信任管理机制，并结合农产品交易平台的特点及业务需求，对平台的总体结构、框架、用户界面等进行了详细设计与分析，设计和实现了用户管理及登陆模块、企业机构管理模块、企业信誉管理模块、产品原料管理模块、购物管理模块、评价管理模块和系统设置模块等七大功能模块。 鉴于网络安全等问题日益严重，本文在设计基于信任管理的农产品交易平台时，充分考虑了农产品交易平台的安全性问题。因此，本平台给出了具体的安全解决方案。该方案提供了三种不同的措施——Web文件控制权限配置、窗口认证方式和MD5加密技术，来构建安全屏障，并给出了关键代码。 本论文结合专业知识提出了建设基于信任管理的农产品交易平台的具体设计方案，并且利用信息技术实现，对推动农产品交易的健康快速发展，农产品的国际化交易平台的建设，具有现实的意义与实用价值。同时，该平台设计的基于农产品产供销质量全生命周期监控的信任管理机制是一次有意义的尝试。随着食品安全，尤其是农产品食品安全问题成为社会关注的焦点，将会有越来越多的人会对这一领域进行探索，该机制也能够为后来者提供参考。

基于用户兴趣相似度与信任机制的协同过滤推荐算法研究

这是一篇关于属性特征,用户兴趣,信任机制,相似度,协同过滤的论文, 主要内容为近些年来,随着互联网经济的快速发展,用户可以通过互联网利用各种手段获取大量信息。与之而来,容易引起信息数量爆炸式增长带来的信息过载现象。为了能够方便用户在海量信息中快速找到符合自身需求的有用信息,解决数据过多而引起的过载问题,推荐系统趁势而起。尽管随着推荐算法目前被认为是用最广泛、最流行的算法,但还仍然存在着两个问题。本文以推荐系统的核心为抓手,通过多维度的相似度改进,提出了基于用户兴趣相似度与信任机制的协同过滤算法研究。(1)针对传统的协同过滤算法中的不足,提出从用户属性特征和项目属性偏好上改进用户兴趣相似度计算的优化思路。在用户特征属性相似度改进中,从个体倾向角度提取了用户的年龄、性别以及职业三个属性特征,并给每个属性特征赋予一定权重,考虑用户属性特征之间的相似性;同时,利用基于内容推荐的TF-IDF特征提取技术,提取用户对项目属性特征词,计算出各属性的权重来体现用户对该项目属性的偏好。最后将项目属性偏好和用户特征相似度进行融合,得到改进的用户兴趣相似度,实现更加精准的近邻推荐。(2)考虑到仅依靠用户评分数据,使得相似度计算结果单一,且当用户没有产生评分时,推荐结果无法得到保障。因此,在改进的相似度基础上,引入用户间的信任度,该算法采用了隐式因素和显示因素相结合,并提出有效信任度评估,体现用户间的直接信任度。另一方面将直接信任度与间接信任度相结合,对信任关系进行扩展,得到用户间的综合信任度,将多方面相似度进行多重线性融合,得到改进的算法,使得推荐结果更加可靠。综上所述,论文为解决用户评分稀疏性问题和冷启动问题,将用户多个属性特征和用户对项目属性的偏好上综合进行考虑,建立改进的用户兴趣相似度。然后,改进用户间的信任机制,并拓展用户间信任关系,综合以上用户兴趣度和信任机制,得到基于用户兴趣相似度与信任机制的协同过滤算法,并在Movielens电影数据中实验,证明该推荐算法在一定程度上提高了精准度。

基于信任管理的农产品交易平台的设计与实现

这是一篇关于农产品,交易平台,信任,信任机制的论文, 主要内容为近年来，食品安全问题，尤其是农产品食品安全问题已经成为社会关注的焦点。如何应用信息化技术和手段来提高农产品食品安全，避免通过农产品传染疾病，控制人们摄取农产品中的有害物质等社会民生问题已经成为一个热门的研究问题，吸引了诸多学者和企业界的关注。 针对当前的情况，我们的研究团队提出了构建安全农产品产供销质量溯源项目。基于信任管理的农产品交易平台是该项目重要的组成内容。农产品交易平台作为面向用户的统一门户，一方面，其作为普通的电子商务平台用于农产品的买和卖。另一方面，该交易平台将提供支持农产品产供销全生命周期质量监控的信任管理机制。 本文以安全农产品产供销质量溯源平台为背景，具体以农产品产供销全生命周期质量监控的特点与电子商务平台进行结合，建立基于信任管理的农产品交易平台为研究对象。在广泛调研电子商务研究应用现状的基础上，设计了初步可行的信任管理机制，并结合农产品交易平台的特点及业务需求，对平台的总体结构、框架、用户界面等进行了详细设计与分析，设计和实现了用户管理及登陆模块、企业机构管理模块、企业信誉管理模块、产品原料管理模块、购物管理模块、评价管理模块和系统设置模块等七大功能模块。 鉴于网络安全等问题日益严重，本文在设计基于信任管理的农产品交易平台时，充分考虑了农产品交易平台的安全性问题。因此，本平台给出了具体的安全解决方案。该方案提供了三种不同的措施——Web文件控制权限配置、窗口认证方式和MD5加密技术，来构建安全屏障，并给出了关键代码。 本论文结合专业知识提出了建设基于信任管理的农产品交易平台的具体设计方案，并且利用信息技术实现，对推动农产品交易的健康快速发展，农产品的国际化交易平台的建设，具有现实的意义与实用价值。同时，该平台设计的基于农产品产供销质量全生命周期监控的信任管理机制是一次有意义的尝试。随着食品安全，尤其是农产品食品安全问题成为社会关注的焦点，将会有越来越多的人会对这一领域进行探索，该机制也能够为后来者提供参考。

基于信任机制的协同过滤和关联规则混合推荐模式研究

这是一篇关于协同过滤,个性化推荐,信任机制,兴趣偏好,关联规则的论文, 主要内容为随着互联网技术的日益发展,社交网络、电子商务、各种应用蓬勃发展,但是海量数据信息在满足用户需求的同时也造成了信息过载问题,迅速找到有效且合理的信息越来越困难,个性化推荐技术作为解决信息过载问题的手段之一,能够根据众多的历史交互行为分析用户的兴趣偏好,向用户提供其可能感兴趣的信息,辅助用户决策。协同过滤技术作为使用最成功和最广泛的推荐技术之一,至今仍面临着数据稀疏性和冷启动等问题。社交网络的发展给推荐技术带来新的方向,将社交网络中好友关系引入传统协同过滤方法中,通过信任机制进行衡量,能够有效改善数据稀疏性等问题,提高推荐精度,成为目前研究推荐技术的重要方向之一。本文以改进协同过滤技术为目标,致力于改善数据稀疏性、冷启动等问题,提高推荐系统的推荐精度。首先将社交网络中的“信任机制”,即“用户信任的好友能够给用户带来一个正向的推荐结果,是经过对交互历史的考虑之后判断可能会产生的一种有利结果”引入到协同过滤技术中,在用户-项目评分矩阵和用户间的信任矩阵的基础上,充分计算用户间的间接信任度以填充信任矩阵,最后基于用户相似度和信任度的三种预测方式的比较提出一种基于信任机制的协同过滤推荐模式。为了进一步优化这种方法,先后融合用户兴趣偏好和关联规则算法,前者通过用户间的兴趣相似性对目标用户的好友进一步过滤,后者挖掘项目间的潜在相关性,与协同过滤进行混合推荐,解决新用户推荐问题。此外,本文提出的推荐模式均在FilmTrust网站公开数据集上进行准确性等实验研究,结果表明此方法能够有效改善冷启动问题,提高推荐精度。最后分析了研究模型的不足之处和未来继续改进的方向。

大数据环境下改进推荐算法研究与实现

这是一篇关于推荐算法,大数据,信任机制,人口统计特征的论文, 主要内容为互联网的迅速发展,为信息量的惊人膨胀提供了土壤,大量信息在给人们提供更多价值的同时,也意味着人们为了寻找合适的信息必须付出更大的成本。推荐系统作为一种普遍使用的信息过滤手段,已越来越受到人们的重视。由于协同过滤算法的易理解性以及其仅依赖历史评分数据等特征,使其成为使用最多的推荐算法之一,但其本身存在着冷启动、数据稀疏性、难以扩展等问题。同时,随着物联网、云计算、移动互联网等新技术的快速发展,当前的数据量级甚至达到了PB、ZB级,信息社会已步入大数据时代。然而,商品和用户数量的急剧增加,使得单机系统的计算时间、存储空间都已成为影响推荐性能的重要因素,如何在大数据环境下改进传统推荐算法已成为一个亟待解决的问题。为取得更好的推荐效果,本文以解决或在一定程度上缓解这些问题为目标,首先重点分析了传统经典推荐算法以及常见的改进推荐算法在推荐系统中的应用,并针对传统推荐算法存在的冷启动与数据稀疏性问题,提出了一种将用户人口统计特征与信任机制相结合的协同推荐算法,并进行多组对比实验,实验结果表明:该方法不仅对推荐准确率有明显提高,而且由于引入了人口统计特征与信任机制,考虑了多重因素的影响,极大的缓解了冷启动与数据稀疏性问题。另外,针对大数据环境下,面临海量数据时出现的计算性能及可扩展性等问题,本文将提出的改进推荐算法进行MapReduce并行化处理,并进行了相关对比试验。实验证明了本文并行化改进推荐算法在缓解数据稀疏性、解决冷启动问题、并提高推荐准确性的同时,在扩展性及计算效率上都有较好的效果。最后,为进一步验证算法的实用性和有效性,本文设计了一个基于改进推荐算法的在线书目推荐原型系统,在对系统需求分析的基础上,介绍了系统的设计框架与流程,采用Hadoop分布式框架、JavaWeb技术以及MySQL数据库构建系统,并展示了推荐结果。