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基于社会网络协同过滤的社会化电子商务推荐研究
引用本文:琚春华,鲍福光,许翀寰.基于社会网络协同过滤的社会化电子商务推荐研究[J].电信科学,2014,30(9).
作者姓名:琚春华  鲍福光  许翀寰
作者单位:1. 浙江工商大学现代商贸研究中心 杭州310018;浙江工商大学计算机与信息工程学院 杭州310018
2. 浙江工商大学现代商贸研究中心 杭州310018;浙江工商大学工商管理学院 杭州310018
基金项目:教育部人文社科重点研究基地浙江工商大学现代商贸研究中心和浙江省2011协同创新中心——现代商贸流通体系建设协同创新中心积极资助课题成果;国家自然科学基金资助项目,国家教育部博士点基金资助项目,教育部人文社科基金资助项目,浙江省自然科学基金资助项目
摘    要:随着社会网络关系的不断复杂化,商品是否推荐成功,除了基于商品本身的特征外,还受社会网络关系的影响。很多用户更加信任来自朋友的推荐,而非机器通过单因素计算出来的推荐结果。因此,设计了一个融入社会网络关系的电子商务推荐系统。其中,构建了社会网络关系强度、兴趣偏好强度和商品流行性与声望强度3个关键因子,每个一级因子又由若干个二级因子构成。实验结果验证了社会网络关系会对其中成员的网购等网络行为产生影响,构建的基于社会网络的电子商务推荐策略的效果比其他单因素推荐策略好且稳定,具有很好的实际应用效果。

关 键 词:社会网络强度  兴趣偏好强度  声望强度  层次分析法  协同过滤  电子商务

Research on Social Network Collaborative Filtering Based E-commerce Recommending
Ju Chunhua,Bao Fuguang,Xu Chonghuan.Research on Social Network Collaborative Filtering Based E-commerce Recommending[J].Telecommunications Science,2014,30(9).
Authors:Ju Chunhua  Bao Fuguang  Xu Chonghuan
Abstract:
Keywords:social network relation intensity  interest preference intensity  reputation intensity  AHP  collaborative filtering  E-commerce
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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