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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
  • ISSN号:1000-0801
  • 期刊名称:《电信科学》
  • 时间:0
  • 分类:TP393.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]浙江工商大学现代商贸研究中心,杭州310018, [2]浙江工商大学计算机与信息工程学院,杭州310018, [3]浙江工商大学工商管理学院,杭州310018
  • 相关基金: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(No.71071141),国家教育部博士点基金资助项目(No.2103326110001),教育部人文社科基金资助项目(No.13YJCZH216),浙江省自然科学基金资助项目(No.LYl4F020002)
中文摘要:

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。

英文摘要:

With the development of the social network relation, whether the recommendation is successful, is not only depending on the characteristics of goods, but also influenced by social network relationship. Many users more trust from their friends'recommendation, rather than the machine recommended by single factor calculated results. Therefore, an E-commerce recommending system based on social network collaborative filtering was proposed. In the system, the crucial factors of social network relation intensity, interest preference intensity and production popularity with reputation intensity were set. And each first-level factor was composed of some second-level factors. Experimental results verify that social network relationships will affect users shopping behaviors and so on. In addition, the recommendation method based on social network is superior to other approaches and has better application effect.

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期刊信息
  • 《电信科学》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国通信学会 人民邮电出版社
  • 主编:韦乐平
  • 地址:北京市丰台区成寿寺路11号邮电出版大厦8层
  • 邮编:100078
  • 邮箱:dxkx@ptpress.com.cn
  • 电话:010-81055443
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-0801
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2103/TN
  • 邮发代号:2-397
  • 获奖情况:
  • 获第二届全国优秀科技期刊评比三等奖(1997年),获中国科协优秀科技期刊二等奖(1997年),在第四次邮电科技期刊质量检查评比中荣获优秀科技...,国家新闻出版总署将《电信科学》列为“中国期刊方...,获第三届中国科技优秀科技期刊奖三等奖(2002年),在第五次通信行业科技期刊质量检查评比中荣获优秀...,在第六次通信行业科技期刊质量检查评比中荣获优秀...,2008年再次入选《中文核心期刊要目总览》,2009年入选中国科技论文统计
  • 国内外数据库收录:
  • 美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:12435