發(fā)布時間：2021-08-06 16:17

  移動通信技術(shù)和移動計算技術(shù)的成熟進(jìn)步,促進(jìn)了 O2O(Online to Offline)電子商務(wù)迅猛發(fā)展,給人們生活帶來了許多便利,改變了人們的生活和消費方式。然而O2O商務(wù)中的服務(wù)商家大多數(shù)為本地服務(wù)商,經(jīng)營規(guī)模較小,缺乏科學(xué)的管理手段和規(guī)范,且市場難以進(jìn)行有效的監(jiān)管,因此,各種不誠信行為和服務(wù)質(zhì)量問題層出不窮,給廣大消費者的造成了利益損失,阻礙了O2O商務(wù)的健康發(fā)展。針對上述問題,本論文通過分析O2O電子商務(wù)中交易實體的屬性特征,將信任管理引入到O2O環(huán)境的交易過程研究中,通過為商家聲譽建模,防范020商家的震蕩服務(wù)、欺詐、共謀等惡意行為。與此同時,對用戶的社交網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行信任建模,識別其信任網(wǎng)絡(luò)中的可信用戶群體,篩選出能夠給目標(biāo)用戶提供有效建議的可靠鄰居用戶,以提高目標(biāo)用戶咨詢信息的針對性。根據(jù)這些成果,結(jié)合用戶的個性化興趣偏好,為目標(biāo)用戶推薦可信的O2O服務(wù)及可信的O2O服務(wù)商家,并將Advogato信任模型引入到推薦方法中,提高推薦方法的運行效率,更加適用于移動環(huán)境下的推薦計算。具體的工作如下。(1)提出了一種面向O2O服務(wù)的移動社交網(wǎng)絡(luò)可信群體識別模型(Trust Model based on Advogato-TMBA)。該模型結(jié)合Mark Granovetter的社會網(wǎng)絡(luò)理論,研究020商務(wù)中用戶信任網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建所涉及的屬性特征和構(gòu)成要素,通過對Advogato信任模型進(jìn)行擴展,考慮用戶的互動程度、社交圈子相似性及興趣相似性,采用信任容量優(yōu)先最大流搜索方法建立用戶的個性化信任網(wǎng)絡(luò),并對個性化信任網(wǎng)絡(luò)中的可信群體進(jìn)行快速識別和排序輸出�；�于真實數(shù)據(jù)集的實驗結(jié)果表明,TMBA模型在可信群體預(yù)測的準(zhǔn)確度、漏檢率及Top排序范圍方面比現(xiàn)有的方法效果更優(yōu)。(2)以面向O2O服務(wù)的移動社交網(wǎng)絡(luò)可信群體識別模型為基礎(chǔ),提出了基于社交網(wǎng)絡(luò)可信群體的輕量級服務(wù)推薦方法。該方法對上述的TMBA可信群體識別模型進(jìn)行改進(jìn),根據(jù)信任網(wǎng)絡(luò)中用戶社交圈子相似度和互動程度,計算用戶的局部信任權(quán)重,并融合局部信任權(quán)重和用戶的服務(wù)評價相似性,進(jìn)行目標(biāo)用戶的服務(wù)評分預(yù)測。基于真實數(shù)據(jù)集與其他推薦方法的對比實驗表明,該推薦方法具有更高的服務(wù)評分預(yù)測準(zhǔn)確度,能更有效的抵抗惡意用戶的托攻擊行為,并具有更低的計算復(fù)雜度。(3)提出一種多維度的O2O服務(wù)提供商聲譽計算模型。該模型克服了現(xiàn)有聲譽模型以用戶評價作為主要因素進(jìn)行聲譽計算的不足,通過商家客流量和商家歷史運營時間長度等客觀因素計算商家的實體聲譽,通過消費金額偏離度、地域距離、客戶評價等因素計算商家的服務(wù)聲譽,最后融合生成商家的綜合聲譽。該模型既考慮了用戶主觀評價數(shù)據(jù)的重要性又考慮了商家的客觀運營數(shù)據(jù),能更加細(xì)膩合理地反映O2O服務(wù)商家的真實聲譽,同其他聲譽模型相比,能更有效抑制惡意用戶的欺詐行為。(4)以O(shè)2O服務(wù)提供商聲譽計算為基礎(chǔ),提出了一種基于聲譽計算的可信O2O服務(wù)提供商推薦方法。該推薦方法基于原始用戶服務(wù)評價矩陣,通過計算用戶對服務(wù)的加權(quán)評價,產(chǎn)生用戶對O2O服務(wù)提供商的綜合評價,進(jìn)而得到整體的用戶商家綜合評價矩陣,并將商家的聲譽因素考慮進(jìn)來,計算用戶之間的商家偏好相似性,然后對目標(biāo)用戶進(jìn)行O2O服務(wù)提供商評分預(yù)測�；�于真實數(shù)據(jù)集的對比實驗表明,該推薦方法具有更高的評分預(yù)測精度,且能更有效的抵抗惡意用戶的欺詐行為。
【學(xué)位授予單位】：江西財經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：F713.36;F274

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1994513