基于关系强度和偏好相似度的社交电商用户信任融合模型.pdf

本文提出了一种基于关系强度和偏好相似度的社交电商用户信任融合模型，旨在解决社交电商环境中虚假信息泛滥、恶意推荐等失信行为所导致的用户信任缺失问题。社交电商作为一种新兴的电子商务模式，融合了社交网络与电商平台的功能，它在为用户带来便利的同时，也带来了信任评估的复杂性。因此，对用户信任进行准确的评估和预测，对社交电商的发展至关重要。 信任模型的构建分为以下几个部分： 1. 熟悉度：熟悉度是指用户认识时长和接触频率的结果，表现为用户之间的熟悉程度。在社交电商环境中，用户倾向于信任那些他们认识更久或者接触更频繁的其他用户。熟悉度高的用户所推荐的商品或者信息更有可能被接受。 2. 声望度：声望度是指在信息传递和人际交互过程中具有影响力的人的权威程度。在社交网络中，权威人士的推荐信息更容易被用户所接受。声望度是用户在社会网络中全局信任的体现，它反映了其他节点对某个节点的综合评价。 3. 偏好相似度：偏好相似度表现了个体兴趣的相似性。在社交电商环境下，用户会基于共同的兴趣和爱好形成信任关系，尤其是商品品类和评分相似的用户之间更容易产生信任。 作者在研究中采用了熵权法对熟悉度、声望度和偏好相似度进行权重分配，以量化它们对用户信任的影响。熵权法是一种根据每个指标的变异程度赋予不同权重的方法，可以更准确地反映出这些指标对整体信任度的贡献大小。 在信任模型构建过程中，作者也考虑了商品品类和评分等因素，因为这些因素在影响用户信任方面起到了至关重要的作用。例如，用户在购买决策时往往会选择那些与自己喜好相似，地理位置接近，评分较高的商品或服务。 此外，信任传递是信任模型的一个重要组成部分。信任传递研究起源于网络安全领域，主要用于解决分布式网络中的身份识别问题。典型的算法如Trust算法、MoleTrust算法和TidalTrust算法，它们通过各种方法量化信任影响因素，但存在没有设置可调节的信任传播距离等缺点。因此，本文提出了改进算法，引入了可调节的信任传播距离，更加贴合社交电商的特性。 研究的结论表明，熟悉度和偏好相似度对用户信任的影响较大，而声望度对用户信任的影响则相对较小。这一点与现实中人们在社交电商平台上的行为模式相符，即用户往往更倾向于信任那些与自己兴趣爱好相似，或者地理位置较近的其他用户所推荐的商品或服务。 本文的研究成果为社交电商的营销推广提供了理论支持和实践指导。通过对用户信任度的量化分析，商家可以更有效地进行商品推荐和营销策略的制定。同时，社交电商平台也可以利用这些研究成果来优化用户界面和推荐系统，增强用户的购物体验，从而提高用户的购买转化率和平台的销售业绩。