移動(dòng)通信技術(shù)和移動(dòng)計(jì)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(lái)了許多便利,改變了人們的生活和消費(fèi)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(yíng)規(guī)模較小,缺乏科學(xué)的管理手段和規(guī)范,且市場(chǎng)難以進(jìn)行有效的監(jiān)管,因此,各種不誠(chéng)信行為和服務(wù)質(zhì)量問(wèn)題層出不窮,給廣大消費(fèi)者的造成了利益損失,阻礙了O2O商務(wù)的健康發(fā)展。針對(duì)上述問(wèn)題,本論文通過(guò)分析O2O電子商務(wù)中交易實(shí)體的屬性特征,將信任管理引入到O2O環(huán)境的交易過(guò)程研究中,通過(guò)為商家聲譽(yù)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(shí),對(duì)用戶(hù)的社交網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行信任建模,識(shí)別其信任網(wǎng)絡(luò)中的可信用戶(hù)群體,篩選出能夠給目標(biāo)用戶(hù)提供有效建議的可靠鄰居用戶(hù),以提高目標(biāo)用戶(hù)咨詢(xún)信息的針對(duì)性。根據(jù)這些成果,結(jié)合用戶(hù)的個(gè)性化興趣偏好,為目標(biāo)用戶(hù)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(yùn)行效率,更加適用于移動(dòng)環(huán)境下的推薦計(jì)算。具體的工作如下。(1)提出了一種面向O2O服務(wù)的移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)可信群體識(shí)別模型(Trust Model based on Advogato-TMBA)。該模型結(jié)合Mark Granovetter的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)理論,研究020商務(wù)中用戶(hù)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(guò)對(duì)Advogato信任模型進(jìn)行擴(kuò)展,考慮用戶(hù)的互動(dòng)程度、社交圈子相似性及興趣相似性,采用信任容量?jī)?yōu)先最大流搜索方法建立用戶(hù)的個(gè)性化信任網(wǎng)絡(luò),并對(duì)個(gè)性化信任網(wǎng)絡(luò)中的可信群體進(jìn)行快速識(shí)別和排序輸出�；�于真實(shí)數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,TMBA模型在可信群體預(yù)測(cè)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(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)可信群體識(shí)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(jí)服務(wù)推薦方法。該方法對(duì)上述的TMBA可信群體識(shí)別模型進(jìn)行改進(jìn),根據(jù)信任網(wǎng)絡(luò)中用戶(hù)社交圈子相似度和互動(dòng)程度,計(jì)算用戶(hù)的局部信任權(quán)重,并融合局部信任權(quán)重和用戶(hù)的服務(wù)評(píng)價(jià)相似性,進(jìn)行目標(biāo)用戶(hù)的服務(wù)評(píng)分預(yù)測(cè)。基于真實(shí)數(shù)據(jù)集與其他推薦方法的對(duì)比實(shí)驗(yàn)表明,該推薦方法具有更高的服務(wù)評(píng)分預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度,能更有效的抵抗惡意用戶(hù)的托攻擊行為,并具有更低的計(jì)算復(fù)雜度。(3)提出一種多維度的O2O服務(wù)提供商聲譽(yù)計(jì)算模型。該模型克服了現(xiàn)有聲譽(yù)模型以用戶(hù)評(píng)價(jià)作為主要因素進(jìn)行聲譽(yù)計(jì)算的不足,通過(guò)商家客流量和商家歷史運(yùn)營(yíng)時(shí)間長(zhǎng)度等客觀因素計(jì)算商家的實(shí)體聲譽(yù),通過(guò)消費(fèi)金額偏離度、地域距離、客戶(hù)評(píng)價(jià)等因素計(jì)算商家的服務(wù)聲譽(yù),最后融合生成商家的綜合聲譽(yù)。該模型既考慮了用戶(hù)主觀評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的重要性又考慮了商家的客觀運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù),能更加細(xì)膩合理地反映O2O服務(wù)商家的真實(shí)聲譽(yù),同其他聲譽(yù)模型相比,能更有效抑制惡意用戶(hù)的欺詐行為。(4)以O(shè)2O服務(wù)提供商聲譽(yù)計(jì)算為基礎(chǔ),提出了一種基于聲譽(yù)計(jì)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(hù)服務(wù)評(píng)價(jià)矩陣,通過(guò)計(jì)算用戶(hù)對(duì)服務(wù)的加權(quán)評(píng)價(jià),產(chǎn)生用戶(hù)對(duì)O2O服務(wù)提供商的綜合評(píng)價(jià),進(jìn)而得到整體的用戶(hù)商家綜合評(píng)價(jià)矩陣,并將商家的聲譽(yù)因素考慮進(jìn)來(lái),計(jì)算用戶(hù)之間的商家偏好相似性,然后對(duì)目標(biāo)用戶(hù)進(jìn)行O2O服務(wù)提供商評(píng)分預(yù)測(cè)�；�于真實(shí)數(shù)據(jù)集的對(duì)比實(shí)驗(yàn)表明,該推薦方法具有更高的評(píng)分預(yù)測(cè)精度,且能更有效的抵抗惡意用戶(hù)的欺詐行為。
【學(xué)位授予單位】：江西財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：F713.36;F274

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1994513