检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：于心怡大连理工大学

学位级别：硕士

社交电商情境下,关键意见领袖在营销活动中起着至关重要的作用,他们会引导和刺激消费者的购买行为,但前提是消费者对关键意见领袖充分信任。如何判断信任关系是否存在,并度量二者间的信任程度,是本文的研究主题。以往的研究常采用图简... 详细信息

社交电商情境下,关键意见领袖在营销活动中起着至关重要的作用,他们会引导和刺激消费者的购买行为,但前提是消费者对关键意见领袖充分信任。如何判断信任关系是否存在,并度量二者间的信任程度,是本文的研究主题。以往的研究常采用图简化模型对社交电商中的信任进行刻画。由于社交电商中的信任网络具有规模大、结构复杂、信息冗杂等特点,使得对信任的建模充满了挑战。在这项工作中,如何简化信任网络、简化信任网络时应保留哪些信息是研究的重点与难点。基于此,在充分考虑了社交电商情境下信任的综合、隐式、主观等特征后,本文建立了消费者对关键意见领袖的个性化综合信任模型。由于信任是主观的,消费者的个人偏好会影响最终的信任评价。本文定义了消费者的个性化信任偏好,用于衡量消费者对关键意见领袖的直接信任。不同于以往研究中信任模型需要消费者自定义信任偏好,本文从消费者的历史信任数据中抽取隐含的信任偏好,避免了消费者对自身偏好认识不清的问题。此外,在信任网络中,用户对网络中邻居的信任也会在不同话题中有个性化的变化。本文定义了个性化的用户产品类型偏好度,并定义了信任网络中用户的信任传播能力,用于简化信任网络时选择强信任邻居,以计算消费者对关键意见领袖的间接信任。最后模型通过整合消费者对关键意见领袖的直接信任与间接信任,得到综合信任评价。本文提出的信任模型经过了标准数据集Epinions的验证,在MAE、精度、召回率、F-score等方面均具有较好的表现,表明其具有较高的有效性。本文提出的信任模型在社交电商平台——小红书APP的社交数据中得到了应用。在不同的产品分类情境下和不同的用户分类情境下,模型在MAE、精度、召回率、F-score等方面均有较好的表现,表明其具有较高的应用价值。本文还将消费者进行分类,探究了对于信任倾向强弱不同的消费者,关键意见领袖粉丝量和推荐产品价格对消费者信任的影响。结果表明,信任倾向性强的消费者,更信任粉丝量大,推荐产品价格低的关键意见领袖;对信任倾向性弱的消费者,关键意见领袖的粉丝量对信任的影响不显著,推荐的产品价格对信任有负向作用并显著。本研究对现有的图简化信任模型进行了改进,丰富了社交电商领域消费者对关键意见领袖的信任建模相关研究。在应用分析部分,本文基于不同情境下的模型应用提出了管理启示,平台可根据需要了解不同的消费者信任的关键意见领袖类型。

关键词：社交电商信任模型综合信任个性化信任偏好关键意见领袖

来源：评论

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基于行为认知的网络信任动态评估方法研究

引用

通信技术 2016年第9期49卷 1229-1234页

作者：何健万抒装备发展部军事代表局驻成都地区军事代表室四川成都610041 中国电子科技集团公司第三十研究所四川成都610041

网络信任评估是网络信任体系的基础,是网络安全的前提。为了适应网络空间安全泛在互联的需求,针对复杂性、组织性的网络空间安全威胁,提出了基于行为认知的网络信任动态评估方法,基于交互过程中采集的直接证据或间接证据,动态分析各类... 详细信息

网络信任评估是网络信任体系的基础,是网络安全的前提。为了适应网络空间安全泛在互联的需求,针对复杂性、组织性的网络空间安全威胁,提出了基于行为认知的网络信任动态评估方法,基于交互过程中采集的直接证据或间接证据,动态分析各类交互行为引起的网络节点信任关系变化情况,深度认知网络攻击的前期探测行为或辅助行为,提升网络攻击趋势预测的准确性和可信性,为后续实施的可信控制手段提供理论依据。

关键词：行为认知网络信任动态评估综合信任

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基于区域划分的虚拟社区信任模型

引用

内蒙古科技大学学报 2018年第2期37卷 170-174,180页

作者：赵宇红陈杰姚越张梦书内蒙古科技大学信息工程学院内蒙古包头014010 北京劳动保障职业学院北京100029

网络社会化促使虚拟社区的产生和应用,社区成员间的交互行为很大程度上依赖于信任关系,节点的动态行为将引发信任值的不断演化,本文提出了一种基于区域划分的虚拟社区信任模型.通过对虚拟社区特性的分析,以及借鉴现有信任机制的相关经验... 详细信息

网络社会化促使虚拟社区的产生和应用,社区成员间的交互行为很大程度上依赖于信任关系,节点的动态行为将引发信任值的不断演化,本文提出了一种基于区域划分的虚拟社区信任模型.通过对虚拟社区特性的分析,以及借鉴现有信任机制的相关经验,本文主要针对节点的动态性,提出一种融合直接信任与间接信任关系的自适应度量,以实现信任评估的准确性及健壮性.仿真结果表明,从而有效地提高了虚拟社区的运作性能使得网络环境更加稳定与安全.

关键词：信任管理虚拟社区区域划分综合信任

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基于证据理论的多Agent重复囚徒困境博弈研究

引用

系统工程学报 2009年第6期24卷 653-659页

作者：陈波朱卫东张洪涛合肥工业大学管理学院安徽合肥230009

在多Agent系统中,利用证据理论与重复囚徒困境博弈对其中的合作行为进行了研究.为加强Agent之间的合作行为,构建了基于信度函数的综合信任模型.该综合信任度的建立来于两个方面:一是由以前交互历史中观察的直接证据而得到的直接信任度,... 详细信息

在多Agent系统中,利用证据理论与重复囚徒困境博弈对其中的合作行为进行了研究.为加强Agent之间的合作行为,构建了基于信度函数的综合信任模型.该综合信任度的建立来于两个方面:一是由以前交互历史中观察的直接证据而得到的直接信任度,二是由来自于第三方的推荐证据而得到的推荐信任度.基于综合信任模型,给出了多Agent重复囚徒困境博弈算法,并对所研究的问题进行了仿真.仿真结果表明,基于综合信任度的博弈策略能够有效地加强系统中的合作行为,提高系统的收益.

关键词：博弈重复囚徒困境证据理论 Dempster合成综合信任

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公平性增强的群组推荐算法研究与应用

公平性增强的群组推荐算法研究与应用

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作者：陈思西北师范大学

学位级别：硕士

随着互联网技术和社交网络的快速发展,传统的个性化推荐算法已经无法满足联系日益紧密用户群体的推荐需求。群组推荐算法旨在为多个用户组成的群体提供推荐服务,已成为推荐系统中的研究热点。目前,针对群组推荐的研究大多集中在缓解成... 详细信息

随着互联网技术和社交网络的快速发展,传统的个性化推荐算法已经无法满足联系日益紧密用户群体的推荐需求。群组推荐算法旨在为多个用户组成的群体提供推荐服务,已成为推荐系统中的研究热点。目前,针对群组推荐的研究大多集中在缓解成员间的偏好冲突以提高推荐准确率,群组推荐的公平性鲜少研究。一方面,群组由多名成员组成,协调群组成员的公平性,减少组内用户不合理的反馈,对群组推荐能否长久存续起着至关重要的作用;另一方面,推荐系统中的项目呈现长尾分布,流行度较低、用户反馈较少的项目在群组中缺乏推荐机会,淹没在推荐系统中,给予项目被公平选择的机会是群组推荐必须考虑的问题。本文围绕群组推荐的公平性展开深入研究,主要工作如下:(1)为了满足群组用户的需求,当前群组推荐算法主要利用用户共识偏好代替个人偏好进行群组推荐,仅能满足群组中大多数用户,而忽视少部分与群组偏好存在较大差异的用户需求。为了提高群组推荐的用户公平性,本文提出了一种基于划分子组的公平性群组推荐算法,算法引入用户间的综合信任值将群组划分为不同的子组,根据均值融合策略获取初始子组推荐列表,采用Page Rank思想设置子组权重,从而为子组分配推荐项目数量,结合子组推荐列表和子组分配项目数,得到群组推荐列表。实验结果表明,较均值策略、最小痛苦策略等,所提算法在推荐准确率上分别提升了1.1%、1.8%等,在推荐满意度上分别提升了1.7%、4.1%等,在综合性评价指标上分别提升了4%、7.5%等。本文算法在提高群组公平推荐的前提下能够最大程度满足用户个性化推荐需求。(2)去除项目的流行度偏见,提高项目公平性,在传统推荐算法中取得一系列研究成果,但对群组推荐中的项目公平性问题鲜有研究。针对群组推荐系统中项目的公平性问题,本文提出了一种基于项目流行度和质量的公平性群组推荐算法。算法在群组发现时过滤低相似度的用户,并融合项目的流行度和质量为项目设置权重。同时考虑到用户偏好随时间产生变化,设置时间衰减函数,重新计算项目预测评分,得到群组推荐列表。实验结果表明,较均值策略、最小痛苦策略等,所提算法在推荐准确率上分别提升了1%、3.7%等,在推荐列表多样性上分别提升了4.6%、0.9%等,在推荐列表覆盖率上分别提升了3.5%、4.1%等。本文算法不仅能够有效去除流行度偏见导致的不公平问题,同时保证了推荐的准确率。(3)针对群组成员公平性,设计并实现了以电影推荐为例的群组推荐原型系统。该系统不仅可以为用户提供群组推荐,也可以根据用户的个性化需求提供推荐服务。将该系统与均值策略下的群组推荐系统进行对比表明,本文所设计的群组推荐原型系统可以有效提高群组成员公平性,证实了群组推荐的理论价值和现实意义。

关键词：群组推荐公平性综合信任流行度

来源：评论

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基于用户影响力和偏好一致性的社会化推荐

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计算机技术与发展 2023年第9期33卷 91-97页

作者：孙晶晶荀亚玲杨海峰太原科技大学计算机科学与技术学院山西太原030024

用户和项目的急剧增加使得评分数据过于稀疏导致传统推荐算法效果较差,社交网络信息的引入缓解了传统推荐系统中面临的数据稀疏性问题。然而,现有社会化推荐在刻画用户之间的信任关系时未考虑到用户之间的信任具有偏好差异性和信任传播... 详细信息

用户和项目的急剧增加使得评分数据过于稀疏导致传统推荐算法效果较差,社交网络信息的引入缓解了传统推荐系统中面临的数据稀疏性问题。然而,现有社会化推荐在刻画用户之间的信任关系时未考虑到用户之间的信任具有偏好差异性和信任传播稳定性不强等问题。因此,提出一种基于用户影响力和偏好一致性的社会化推荐。首先,结合评分信息和社交信息从偏好一致性方向刻画用户之间的信任强度,挖掘出隐藏的信息,缓解了用户的偏好差异性。其次,借助用户的社会影响力找到一条信任传播稳定性最强的路径,避免信任在传播过程中造成信任节点信息的丢失。然后,将用户的评分相似度和信任相似度线性加权得到用户的近邻用户做评分预测。最后,将该方法与现有社会化推荐算法在Filmtrust和CiaoDVD数据集上进行综合实验,结果表明该方法在MAE和RMSE上优于现有推荐算法。

关键词：社会化推荐综合信任协同过滤偏好一致性用户影响力

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