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Utilizing the Bidirectional Effect of Evolutive Trust-Rating for Recommendation in E-commerce
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432k
资源说明：### 使用演化信任评分的双向效应在电子商务中的推荐系统
#### 摘要
本文提出了一种基于演化信任评分双向效应的个性化商品推荐算法，并探讨了该算法如何改善电子商务平台上的推荐准确性与覆盖度，特别是在处理长尾商品和新用户（冷启动）场景时。
#### 研究背景
随着网络技术的飞速发展，网络信息和资源呈爆炸性增长，导致信息过载现象愈发严重。推荐系统的主要任务是为用户提供个性化的商品推荐，通常通过预测用户对商品的评分，然后按预测评分的降序选择前N个商品来生成推荐列表。近年来，社交推荐系统受到了广泛关注和研究。
然而，推荐系统面临的一些固有挑战尚未得到妥善解决。据统计，在商业推荐系统中，用户的评分数据密度低于1%，因此如何提高对于评分较少的用户和商品的推荐质量，仍然是一个未解决的问题。此外，大多数研究将现有的评分和信任值视为固定值，忽视了它们随时间变化的影响。
#### 核心思想
本文提出的推荐算法的核心在于利用信任评分的双向效应及其随时间演变的特性。具体来说：
- **双向效应**：信任不仅影响用户对商品的评分预测，而且用户的评分行为也会影响其他用户之间的信任关系。这种相互作用可以更全面地反映用户间的社会联系和商品的真实价值。
- **时间演化**：随着时间的推移，用户的行为习惯、兴趣偏好以及商品的相关性都会发生变化。因此，考虑信任评分的动态更新，能够更准确地反映当前的推荐环境。
#### 方法论
- **信任评分的双向影响模型**：构建了一个能够捕捉信任评分双向影响的模型。在这个模型中，不仅考虑了信任对评分预测的影响，还考虑了评分行为对信任关系的反向影响。
- **动态更新机制**：引入了动态更新机制来调整信任值和评分预测。这意味着当新的评分数据出现时，系统的推荐结果会随之更新，以反映最新的用户偏好和社会联系。
- **随机游走算法**：为了生成推荐列表，采用随机游走算法对物品进行排名。这种方法能够有效地探索和利用用户的社交网络结构，从而找到最相关的商品。
#### 实验结果
通过对真实数据集的实验验证，本研究证明了所提出的模型在提高推荐准确性和覆盖度方面具有显著的优势，尤其是在处理冷启动问题和长尾商品推荐时表现出色。
#### 结论
本文通过引入演化信任评分的双向效应及其时间演化特性，提出了一种新的推荐算法。该算法不仅能够有效提升推荐质量，还能够应对推荐系统中常见的挑战，如冷启动问题和长尾商品推荐。未来的研究方向可能包括进一步优化动态更新机制、扩展到更多的应用场景等。
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