文档介绍：摘要为用户网上购物的有力助手。自世纪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,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,分别对用户多兴杓承讼低车幕∧P鸵约癢社会网络的特点,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。诜治隽四壳案琶布缎湃文P筒皇屎嫌没Ф嘈巳で榭鱿孪钅客萍龅幕上,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唐沸畔⒐匚侍獾奶粽剑萍鱿低匙魑8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,成缁嵬缪杆俜⒄沟男问葡拢谛湃蔚牡缱由涛裢萍鱿低秤捎谠诖车男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:能有效解决多兴趣问题。●
岢隽嘶谛湃蔚耐萍龆嘌运惴ǎ盟惴ㄍü≡裰魈舛嘌男湃瘟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。信任;个性化推荐;协同过滤:信任传递;电子商务有效地提高推荐的多样性。诙孕湃未ǖ菘赡芤鸬亩褚夤セ餍问浇蟹治龅幕∩希岢隽擞檬关键词:
...。瑃猙琣甅,,.,..‘甌琩瑆,’
舀籺瑃甌瓵;’
签名:爱丝塑塑导师签名:雄日期:掣签名:,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果,、使用学位论文的规定,印:学校有权保留送交论文的复印件,允许论文被查阅和借阅;学校可以公布论文的全部或部分内容,可以采用影印、
髀研究背景和意义在世纪这个互联网飞速发展的时代里,电子商务发展非常迅速,以淘宝网为例,年路莸牡ピ陆灰锥钜淹黄瓢僖诖蠊兀庖唤灰锥钕嗟庇诒本┩醺井百货集团年全年的销售额亿桥飞耆晗鄱亿会进一步的进入人们的日常生活中,但电子商务的蓬勃发展也给客户和商家带来但客户在享受电子商务巨大惊喜的同时,面临着如何在网络虚拟购物环境中挑选到自己中意的商品,他们经常会迷失在大量的商品空间中;另一方面商家又担心自己的商品不能全面地展现给感兴趣的客户。推荐系统的出现为用户提供了一个模拟商店销售人员向客户提供商品信息和建议,从而使客户避免信息“超载”所带来的麻烦,顺利完成购买过程。许多电子商务网站通过不同程度地使用电子商在需求的推动下,国外从九十年代初开始对推荐系统进行了广泛的研究,在电子商务推荐技术和系统的研究方面已取得较多的理论和应用成果。许多学者将者电子代理系统,国内外对电子商务个性化推荐系统的研究主要集中在基于内容的信息过滤、协同过滤或者混合过滤等推荐算法的研究以及推荐系统多代理体系结构的研究上。基于协同过滤的个性化推荐技术被证明是最为成功的推荐技术之一。然而,传统的协同过滤技术尚存在以下几方面的缺陷:冷启动问题萍鱿低持卸杂没倍,在用户数方面,淘宝网注册用户已超过万,占中国网民总数的%左右①。上述例子充分说明电子商务正成为国内零售贸易的主流形式,而且将来还了巨大的挑战:一方面电子商务给客户带来了不出家门就可以轻松购物的方便性,解决唐沸畔⒐匚侍獾那看蠊ぞ撸械A嗽谑侗鹂突哑ê玫幕∩希务推荐技术,已经充分领略到了推荐系统带来的好处,比如国外的、凸诘牡钡蓖鹊龋ü居胗没У幕ザ忍岣吡擞没У忠诚度又增加了企业的效益。它看成了一种数据库知识发现琄低郴①.://..///.
关键概念和研究范