面向O2O服務的信任建模及推薦方法研究
發(fā)布時間：2021-08-06 16:17
移動通信技術和移動計算技術的成熟進步,促進了 O2O(Online to Offline)電子商務迅猛發(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商務中的服務商家大多數(shù)為本地服務商,經(jīng)營規(guī)模較小,缺乏科學的管理手段和規(guī)范,且市場難以進行有效的監(jiān)管,因此,各種不誠信行為和服務質(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商務的健康發(fā)展。針對上述問題,本論文通過分析O2O電子商務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、欺詐、共謀等惡意行為。與此同時,對用戶的社交網(wǎng)絡進行信任建模,識別其信任網(wǎng)絡中的可信用戶群體,篩選出能夠給目標用戶提供有效建議的可靠鄰居用戶,以提高目標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,為目標用戶推薦可信的O2O服務及可信的O2O服務商家,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服務的移動社交網(wǎng)絡可信群體識別模型(Trust Model based on Advogato-TMBA)。該模型結(jié)合Mark Granovetter的社會網(wǎng)絡理論,研究020商務中用戶信任網(wǎng)絡構建所涉及的屬性特征和構成要素,通過對Advogato信任模型進行擴展,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,并對個性化信任網(wǎng)絡中的可信群體進行快速識別和排序輸出�；谡鎸崝�(shù)據(jù)集的實驗結(jié)果表明,TMBA模型在可信群體預測的準確度、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服務的移動社交網(wǎng)絡可信群體識別模型為基礎,提出了基于社交網(wǎng)絡可信群體的輕量級服務推薦方法。該方法對上述的TMBA可信群體識別模型進行改進,根據(jù)信任網(wǎng)絡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重,并融合局部信任權重和用戶的服務評價相似性,進行目標用戶的服務評分預測。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評分預測準確度,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雜度。(3)提出一種多維度的O2O服務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),能更加細膩合理地反映O2O服務商家的真實聲譽,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O2O服務提供商聲譽計算為基礎,提出了一種基于聲譽計算的可信O2O服務提供商推薦方法。該推薦方法基于原始用戶服務評價矩陣,通過計算用戶對服務的加權評價,產(chǎn)生用戶對O2O服務提供商的綜合評價,進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來,計算用戶之間的商家偏好相似性,然后對目標用戶進行O2O服務提供商評分預測。基于真實數(shù)據(jù)集的對比實驗表明,該推薦方法具有更高的評分預測精度,且能更有效的抵抗惡意用戶的欺詐行為。
【學位授予單位】：江西財經(jīng)大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：F713.36;F274
本文編號：1994513
【學位授予單位】：江西財經(jīng)大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：F713.36;F274
文章目錄
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 研究背景
1.1.1 O2O商務概述
1.1.2 O2O商務交易流程
1.1.3 O2O商務的信任閉環(huán)及可信推薦
1.2 研究意義
1.2.1 理論意義
1.2.2 實踐意義
1.3 研究內(nèi)容
1.4 論文的創(chuàng)新點
1.5 論文的組織結(jié)構
2 信任及相關推薦方法綜述
2.1 信任
2.1.1 信任定義
2.1.2 信任的屬性特征
2.2 聲譽
2.2.1 聲譽定義
2.2.2 聲譽與信任的關系
2.3 信任模型的體系結(jié)構
2.3.1 集中式信任模型
2.3.2 分布式信任模型
2.4 信任評估方法
2.4.1 單節(jié)點信任評估方法
2.4.2 群體信任評估方法
2.4.3 信任網(wǎng)絡的構建和信任傳遞
2.5 O2O商務信任研究現(xiàn)狀
2.5.1 O2O商務信任新的屬性特征
2.5.2 O2O商務信任的研究現(xiàn)狀
2.6 推薦方法的分類
2.6.1 協(xié)同過濾推薦方法
2.6.2 基于內(nèi)容的推薦方法
2.6.3 其他推薦方法
2.7 O2O相關推薦方法研究現(xiàn)狀
2.7.1 基于社會網(wǎng)絡的推薦方法
2.7.2 基于位置的推薦方法
2.7.3 基于信任的推薦方法
2.7.4 O2O推薦方法研究的問題
2.8 本章小結(jié)
3 面向O2O服務的移動社交網(wǎng)絡個性化可信群體識別模型
3.1 問題的提出
3.2 相關研究
3.3 Advogato模型概述
3.4 TMBA模型
3.4.1 問題的形式化
3.4.2 信任容量的分配
3.4.3 個性化信任網(wǎng)絡的構建
3.4.4 信任容量的傳遞
3.4.5 信任容量優(yōu)先最大流搜索方法
3.4.6 TMBA模型的性能分析
3.5 實驗與分析
3.5.1 實驗數(shù)據(jù)集
3.5.2 實驗評價方法
3.5.3 參數(shù)β對預測性能的影響
3.5.4 實驗對比
3.6 本章小結(jié)
4 基于社交網(wǎng)絡可信群體的輕量級服務推薦方法
4.1 問題的提出
4.2 SEMBA信任模型
4.2.1 模型的形式化
4.2.2 本地信任網(wǎng)絡的構建
4.2.3 信任容量優(yōu)先最大流搜索方法
4.2.4 SEMBA模型和TMBA模型的區(qū)別與聯(lián)系
4.3 基于社交網(wǎng)絡可信群體的輕量級服務推薦方法
4.3.1 目標用戶的服務評分預測
4.3.2 基于社交網(wǎng)絡可信群體的輕量級服務推薦方法
4.3.3 ComSEMBA推薦方法的性能分析
4.4 實驗與分析
4.4.1 實驗數(shù)據(jù)集
4.4.2 實驗評價方法
4.4.3 實驗結(jié)果與分析
4.5 本章小結(jié)
5 一種多維度的O2O服務商聲譽計算模型
5.1 問題的提出
5.2 相關研究
5.3 ESRep聲譽模型
5.3.1 相關概念
5.3.2 ESRep模型工作流程
5.3.3 商家實體聲譽的計算
5.3.4 商家的服務聲譽計算
5.3.5 商家的綜合聲譽計算
5.4 實驗仿真
5.4.1 聲譽機制的有效性驗證
5.4.2 對比實驗
5.5 本章小結(jié)
6 基于聲譽計算的可信O2O服務提供商推薦方法
6.1 問題的提出
6.2 相關研究
6.3 基于聲譽計算的可信O2O服務提供商推薦方法
6.3.1 推薦方法的數(shù)據(jù)模型
6.3.2 用戶的商家偏好相似度計算
6.3.3 O2O服務提供商的聲譽計算
6.3.4 目標用戶對O2O服務提供商的評分預測
6.3.5 基于聲譽計算的可信O2O服務提供商推薦方法
6.3.6 推薦方法的性能分析
6.4 實驗與結(jié)果分析
6.4.1 實驗數(shù)據(jù)集
6.4.2 實驗評價方法
6.4.3 實驗結(jié)果與分析
6.5 本章小結(jié)
7 總結(jié)與展望
7.1 總結(jié)
7.2 展望
參考文獻
攻讀博士期間完成的科研成果
致謝
【參考文獻】
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本文編號：1994513
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