面向社会化电子商务的信任感知协同过滤推荐方法

• 作者: 林建宗 蔡志文
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 社会化电子商务 信任度 协同过滤 推荐方法 信任网络
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 167-171
• 页数: 5页
• 分类号: TP393.08|TP18
• 字数: 5810字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.01.0167

摘要

为提高社会化电子商务推荐服务的精确度和有效性,综合考虑交易评价得分、交易次数、交易金额、直接信任、推荐信任等影响社会化电子商务用户信任关系的因素,设计了一种信任感知协同过滤推荐方法.该方法利用置信因子计算用户间的信任关系,采用余弦相关度法计算用户间的相似度,引入调和因子综合用户信任关系和用户相似度对商品预测评分的影响,以平均绝对误差(MAE)、评分覆盖率和用户覆盖率作为评价指标.实验结果表明,与标准协同过滤推荐方法、基于规范矩阵因式分解的推荐方法相比,信任感知协同过滤推荐方法将MAE降低到0.162,并将评分覆盖率和用户覆盖率分别提高到77％和80％,能够解决交易评价较少商品的推荐问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林建宗	厦门理工学院商学院	33	163	7.0	9.0
2	蔡志文	厦门理工学院商学院	8	42	5.0	6.0