检索结果-南通市图书馆

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

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管理现代化 2019年第6期39卷 96-98页

作者：巩永华陈磊黄卫东南京邮电大学管理学院

虚假冗余信息泛滥与恶意推荐等失信行为阻碍社交电商健康发展,预测并评估用户的可信程度对社交电商营销推广有重要意义。融合用户由局部交互而产生的熟悉度和在全局树立的声望度这一关系强度,以及因个人喜好而产生的偏好相似度,构建社... 详细信息

虚假冗余信息泛滥与恶意推荐等失信行为阻碍社交电商健康发展,预测并评估用户的可信程度对社交电商营销推广有重要意义。融合用户由局部交互而产生的熟悉度和在全局树立的声望度这一关系强度,以及因个人喜好而产生的偏好相似度,构建社交电商用户信任融合模型,并运用熵权法计算熟悉度、声望度和偏好相似度对社交电商用户信任的影响程度。结果表明,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较小。

关键词：社交电商声望度熟悉度偏好相似度用户信任

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基于用户信任的图书馆众筹项目创意设计研究

图书馆工作与研究 2018年第1期 102-105+123页

作者：马雨佳无锡市图书馆

众筹是一种新兴的资源募集方式,在图书馆界尚处于探索阶段,而且还出现了信用风险等问题。为了构建信任型的图书馆众筹项目,图书馆要基于用户信任的理念设计众筹项目,遵循主题性、公益性、一致性、互动性、针对性的设计原则,创新众筹项... 详细信息

众筹是一种新兴的资源募集方式,在图书馆界尚处于探索阶段,而且还出现了信用风险等问题。为了构建信任型的图书馆众筹项目,图书馆要基于用户信任的理念设计众筹项目,遵循主题性、公益性、一致性、互动性、针对性的设计原则,创新众筹项目的内容和平台,通过有效的项目设计路径实现图书馆项目众筹。

关键词：图书馆众筹用户信任

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集成用户信任度和品牌认可度的商品推荐方法

计算机应用 2018年第10期38卷 2886-2891页

作者：冯勇韩晓龙付陈平王嵘冰徐红艳辽宁大学信息学院沈阳110036

针对个性化商品推荐方法中普遍存在的推荐准确率不高的问题,提出一种集成用户信任度和品牌认可度的商品推荐方法(TBCRMI)。该方法通过分析用户的购买行为和评价行为,计算得到用户对商品品牌的认可度和用户自身的活跃度;然后利用DBSCAN(D... 详细信息

针对个性化商品推荐方法中普遍存在的推荐准确率不高的问题,提出一种集成用户信任度和品牌认可度的商品推荐方法(TBCRMI)。该方法通过分析用户的购买行为和评价行为,计算得到用户对商品品牌的认可度和用户自身的活跃度;然后利用DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法对用户进行聚类,并在此基础上融合用户信任关系,采用Top-K方法得到近邻关系;最后,依据近邻关系生成目标用户商品推荐列表。为了验证算法的有效性,使用Amazon Food和Unlocked Mobile phone两个数据集,选择基于用户的协同过滤算法(User CF)、融合用户信任的协同过滤推荐算法(SPTUser CF)与合并用户信任的协同过滤算法(MTUserCF),对准确率、召回率和F1值等指标进行了对比分析。实验结果表明,无论是多品牌综合推荐还是单一品牌推荐,TBCRMI在各项指标均优于目前常用的个性化商品推荐方法。

关键词：个性化推荐品牌认可聚类用户信任近邻

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融合用户信任和用户兴趣漂移的协同过滤算法

微电子学与计算机 2019年第7期36卷 103-108页

作者：王维高岭高全力咸阳师范学院计算机学院陕西咸阳712000 西北大学信息科学与技术学院陕西西安710069

针对现有的协同过滤算法推荐质量不高,提出了融合用户信任和用户兴趣的协同过滤算法CF-BI.首先根据用户历史评分矩阵,充分考虑用户偏好相似性、用户影响力和打分专业性等影响因子,提出综合用户偏好相似度和用户信誉度的信任模型;然后采... 详细信息

针对现有的协同过滤算法推荐质量不高,提出了融合用户信任和用户兴趣的协同过滤算法CF-BI.首先根据用户历史评分矩阵,充分考虑用户偏好相似性、用户影响力和打分专业性等影响因子,提出综合用户偏好相似度和用户信誉度的信任模型;然后采用融入艾宾浩斯遗忘函数的Pearson相关系数计算用户间的兴趣相似度,通过加权融合获取用户信任与用户兴趣间的关联关系,以获取更加准确的最近邻居,并对目标用户采用Top-N算法进行推荐.在真实数据集MovieLens上的仿真实验结果表明,该算法的平均绝对误差比传统的协同过滤算法提升了16.98%,有效提高了推荐质量.

关键词：推荐系统协同过滤用户信任遗忘函数用户兴趣

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结合用户信任和兴趣的协同过滤推荐算法研究

结合用户信任和兴趣的协同过滤推荐算法研究

作者：彭鹏南京航空航天大学

学位级别：硕士

信息技术不断普及和互联网飞速发展的同时,“信息过载”(Information Overload)问题日益严重,尤其在商业领域,如何更好的给用户提供其可能感兴趣的商品,帮助其缓解大量信息带来的迷茫困扰,成为近年来的研究热点。推荐系统根据用户兴趣... 详细信息

信息技术不断普及和互联网飞速发展的同时,“信息过载”(Information Overload)问题日益严重,尤其在商业领域,如何更好的给用户提供其可能感兴趣的商品,帮助其缓解大量信息带来的迷茫困扰,成为近年来的研究热点。推荐系统根据用户兴趣爱好为用户提供个性化推荐,一定程度上缓解了“信息过载”带来的负面影响,尤其是20世纪90年代以来,推荐系统方面的研究成果不断涌现。与此同时,互联网用户数量近年来出现爆炸性的增长,社交网络异军突起。美国著名的尼尔森(Nielsen)调查机构曾就“影响用户相信某个推荐的因素”进行研究,结果表明,大约有90%的用户倾向于信任来自朋友的推荐。相关专家学者开始研究基于社交信任的推荐算法。研究结果表明将社交信任引入推荐领域能够明显提高推荐的质量。本文主要在推荐系统领域应用较为广泛的协同过滤推荐算法(Collaborative Filtering Recommendation,CF)的基础上展开研究。传统的协同过滤推荐算法存在数据稀疏性、冷启动、新用户等问题,影响了推荐的效果和质量。另一方面,缘由互联网用户数量的庞大,用户间直接信任数据也存在数据稀疏性的问题。因此,本文首先提出“用户行为系数”的概念挖掘用户间隐性信任关系,进一步结合改进后的用户显性信任关系衡量提出用户信任度函数,缓解用户信任关系数据稀疏性的问题;其次,结合用户评分和项目属性标签的关系提出“用户兴趣相似度”的概念,挖掘用户潜在兴趣;再次,使用概率矩阵分解模型对用户信任关系信息、用户-项目评分信息以及用户兴趣相似信息进行矩阵分解,挖掘用户和项目的潜在特征向量;最后提出结合用户信任和兴趣的概率矩阵分解推荐方法(STUIPMF,Recommended Algorithm Combined with Social Trust and User Interest based on Probability Matrix Factorization Model),从而达到缓解数据稀疏性的目的。本文通过Epinions数据集验证新算法的运用效果,实验结果表明,本文所提算法在提高了推荐精度的同时,还避免了冷启动和新用户问题所带来的负面影响,而且可扩展性也有所提高。

关键词：推荐系统协同过滤用户信任兴趣标签概率矩阵分解

基于社交媒体的用户信任与价值共创对购买意愿的影响研究——以汽车电商为例

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基于社交媒体的用户信任与价值共创对购买意愿的影响研究——以汽...

作者：滕潇潇上海财经大学

学位级别：硕士

随着汽车行业竞争日趋激烈,汽车企业迎来了对电商模式的新探索。不同于传统汽车企业线下分销的销售模式,汽车电商对线上用户购买需求的挖掘更为迫切,而年轻一代汽车消费群体重度使用的社交媒体,则成为众多汽车电商企业重要的营销战场。... 详细信息

随着汽车行业竞争日趋激烈,汽车企业迎来了对电商模式的新探索。不同于传统汽车企业线下分销的销售模式,汽车电商对线上用户购买需求的挖掘更为迫切,而年轻一代汽车消费群体重度使用的社交媒体,则成为众多汽车电商企业重要的营销战场。如何应用社交媒体提升用户购买意愿,成为了营销人员需要面对的重要问题之一。本文以汽车电商行业为背景,围绕社交媒体、用户信任、用户价值共创及购买意愿等要素,探讨社交媒体影响用户信任进而对用户购买意愿及用户价值共创活动产生的影响关系。首先,对国内外关于社交媒体、用户信任、用户价值共创、购买意愿的相关概念、研究现状进行了梳理。根据现有理论基础,提出了社交媒体上用户信任与用户价值共创对购买意愿影响的假设,并构建了社交媒体、用户信任、用户价值共创与购买意愿间影响关系概念模型。其次,确定了社交媒体、用户信任、用户价值共创和购买意愿的测量维度,设计调查问卷,并针对微博汽车标签用户、汽车之家公众号粉丝、论坛用户、车友群等汽车电商潜在目标客群进行问卷调研。获得调研结果数据样本后,构建结构方程模型,采用AMOS17.0进行分析,对研究假设进行检验。最后,本文研究结果显示:社交媒体内容质量对用户信任有正向显著影响,而内容数量对用户信任影响不显著。社交媒体关系质量对用户信任有正向显著影响,分别体现在关系的权威性、互动性和关联强度,均对提升用户信任有正向促进作用。企业可通过优化社交媒体内容的相关性、精准度及全面性,选择权威意见领袖并、强化互动及社群传播来提升用户信任。用户信任对购买意愿及用户价值共创活动的参与度均有正向显著影响。用户价值共创对用户购买意愿有正向显著影响。用户价值共创在用户信任与购买意愿的正向作用关系中其部分中介作用。企业可通过基于社交媒体的用户价值共创活动进一步提升用户对产品的购买意愿。

关键词：社交媒体用户价值共创用户信任购买意愿汽车电商

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高校图书馆用户信任对用户忠诚的影响研究

高校图书馆用户信任对用户忠诚的影响研究

作者：续晶晶山西大学

学位级别：硕士

在服务领域中,与顾客维持信任与忠诚的关系被认为是提升企业效益的关键。同样属于服务行业的图书馆,也应当认识到这一关系的重要性,尤其是图书馆目前正处于竞争日益激烈的信息服务环境之中,用户是图书馆存在和发展的基础,只有拥有足够... 详细信息

在服务领域中,与顾客维持信任与忠诚的关系被认为是提升企业效益的关键。同样属于服务行业的图书馆,也应当认识到这一关系的重要性,尤其是图书馆目前正处于竞争日益激烈的信息服务环境之中,用户是图书馆存在和发展的基础,只有拥有足够规模信任和忠诚的用户,才能立足于市场,才能创造更多的社会效益。然而通过对相关文献的检索,笔者发现有关于高校图书馆用户信任及忠诚的研究成果较少,大多为理论方面的论述,缺少数据方面的评价研究。本文通过文献研究法,分析整理出用户信任与用户忠诚的概念及维度,构建高校图书馆用户信任及用户忠诚评价量表,为测量图书馆用户信任度与忠诚度提供科学的评价工具,探讨图书馆用户信任对用户忠诚的影响关系,建立相关的理论模型,以高校图书馆的使用者为调查对象,采用SPSS19.0和AMOS17.0软件对问卷数据进行定量分析。根据数据分析结果可以得知,本研究中构建的高校图书馆用户信任及忠诚量表是一个科学合理的量表,高校图书馆用户信任对用户忠诚影响的理论模型也通过实证检验,根据描述性统计分析的结果与路径系数为高校图书馆提出有针对性的改进意见。研究结果包括:高校图书馆用户信任量表包括能力信任、情感信任和认知信任三个维度,17个测量项目,高校图书馆用户忠诚量表包括4个测量项目,均通过了实证。高校图书馆用户信任与用户忠诚之间存在显著的正相关,用户信任的不同维度对用户忠诚的影响程度不同,其中情感信任维度对用户忠诚的影响最大,能力信任维度次之。因此图书馆在今后的改进工作中应当重点关注能力信任,从各个项目中着手改进,提高图书馆用户的信任度与忠诚度。

关键词：图书馆用户信任用户忠诚

我国快递行业隐私政策有效性及其对用户信任的影响机制研究

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我国快递行业隐私政策有效性及其对用户信任的影响机制研究

作者：海玉格青岛大学

学位级别：硕士

自2011年以来,我国物流社会总额持续增长,物流快递行业迅速发展,极大地促进了社会经济的发展,但是物流快递行业中的信息安全事件却时常发生。由于隐私政策过于冗长,用户在使用快递服务时很少对其进行仔细阅读,个人信息安全很难得到真正... 详细信息

自2011年以来,我国物流社会总额持续增长,物流快递行业迅速发展,极大地促进了社会经济的发展,但是物流快递行业中的信息安全事件却时常发生。由于隐私政策过于冗长,用户在使用快递服务时很少对其进行仔细阅读,个人信息安全很难得到真正的保障。因此隐私政策本身的有效性成为保护用户信息安全权益的重要环节。近年来,有学者针对电子商务、政务服务、移动阅读、社交媒体等行业的隐私政策展开研究,但鲜有学者研究物流快递行业的隐私政策。本文借鉴2022年国家邮政局对快递服务满意度的调查,以物流快递行业中九家知名企业的隐私政策文本为研究对象,通过文本分析、用户访谈和调研、数据分析等方法,从快递企业和用户角度构建隐私政策文本指标体系。通过构建隐私政策文本指标体系,本文得出关于物流快递行业隐私政策的初步结论并提出信息处理知情、信息保护措施、安全事件处置和信息保护权益四个研究变量。在此基础上,本文以沟通隐私管理理论为基础构建实证研究模型,探讨信息处理知情、信息保护措施、安全事件处置和信息保护权益对感知隐私政策有效性的影响作用,识别用户的隐私边界,借助感知隐私控制和感知隐私风险来解释用户的隐私边界形成规则,深入研究其对感知用户信任的影响机制。本研究从企业和用户两个角度构建了物流快递行业的隐私政策文本指标体系,提出了物流快递行业中隐私政策相关的研究变量,这能够弥补物流快递行业隐私政策相关研究的缺失,此外,本文借助隐私沟通管理理论探讨隐私政策有效性对用户信任的影响机制,有助于深化理论的应用。在实践层面,本文提出由行业作为第三方制定并完善隐私政策相关规则,考虑企业和用户双方的诉求,从信息处理知情、信息保护措施、安全事件处置和信息保护权益四个方面强化隐私政策的有效性,增强用户对自身隐私的控制感并减少对风险的感知,真正保护用户的信息安全权益,提升用户对物流快递行业的信任感,促进行业的健康发展。

关键词：物流快递行业指标体系隐私政策有效性用户信任影响机制

预订类旅游APP感知互动、用户信任对持续使用意愿影响的实证研究

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预订类旅游APP感知互动、用户信任对持续使用意愿影响的实证研究

作者：邢镭浙江工商大学

学位级别：硕士

根据中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的第44次《中国互联网络发展状况统计报告》显示,随着我国手机网民规模以及在线旅行预订用户规模的增长,截止2019年6月底,我国手机普及率高达99.1%,同时在线旅行预订用户规模达4.18亿,较2018年底... 详细信息

根据中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的第44次《中国互联网络发展状况统计报告》显示,随着我国手机网民规模以及在线旅行预订用户规模的增长,截止2019年6月底,我国手机普及率高达99.1%,同时在线旅行预订用户规模达4.18亿,较2018年底增长了814万,可见预订类旅游APP成为目前手机网民在线预订旅游产品的主要途径。随着移动互联网技术的发展,预订类旅游APP在市场上层出不穷,从之前的OTA三大巨头到新兴APP如雨后春笋般涌出,想方设法抢占旅游市场份额,市场日趋竞争激烈,客户争夺成为预订类旅游APP竞争的焦点。与初次采纳行为相比,用户愿意持续使用预订类旅游APP才是旅游企业持续发展的奠基石,在注重用户实际体验的背景下,用户与预订类旅游APP的互动感知对用户持续使用意愿的影响变得越来越重要。由于预订类旅游APP与用户的互动发生在移动网络虚拟空间中,用户信任也逐渐成为了持续使用意愿的重要影响因素。因此本研究将关注点放在用户与预订类旅游APP交互中如何建立良好的互动感知,从而促进用户信任的形成,提升其持续使用意愿,在旅游市场竞争激烈大环境中真正将用户流量转化用户存量。本研究采用理论与实证相结合方法,研究预订类旅游APP情境下感知互动、用户信任对持续使用意愿的影响因素。以预订类旅游APP为研究对象,基于S-O-R模型构建了三各变量之间的关系,形成了以感知互动为自变量,用户信任为中介变量,持续使用意愿为因变量,主观规范为调节变量以及用户人口统计特征为控制变量的理论模型。结合相关研究,将感知互动划分为普遍连接、情境感知、用户控制、感知响应、感知个性化以及连通性六个维度,将用户信任划分为认知信任与情感信任,通过实证研究来验证感知互动六个维度与用户信任两个维度、持续使用意愿以及主观规范之间的关系。通过借鉴国内外成熟量表设计本研究调查问卷并在线发放问卷,使用SPSS20.0以及AMOS22.0统计软件分析所收集的有效样本数据,验证本研究提出的研究假设,并对初始研究模型进行修正。研究结论表明:在与预订类旅游APP的交互过程中,用户在APP的情境感知、用户控制、感知响应、感知个性化以及连通性五个感知互动维度对持续使用意愿有显著正向影响;用户信任对感知互动与持续使用意愿之间起到了中介作用,其中情感信任与认知信任对情境感知、用户控制两个维度与持续使用意愿之间起到了部分中介作用,认知信任对感知个性化对持续使用意愿之间起到了部分中介作用,情感信任对连通性与持续使用意愿之间起到了部分中介作用,而认知信任对感知响应与持续使用意愿之间起到了完全中介作用。而普遍连接对用户信任与持续使用意愿都不存在正向影响,在用户基本特征中,只有年龄与学历对一些潜变量中存在显著差异。主观规范在感知互动与持续使用意愿之间的未起到调节作用。基于上述结论,本研究从把握用户控制阀值,强化系统功能与引导服务;提供旅游情境服务,精准推荐个性化旅游行程;优化需求匹配速度,清除旅游信息交流障碍与增强旅游社区归属感,鼓励用户参与内容创造四个方面提出了如何针对性地提高用户感知互动体验,从而提升持续使用意愿的对策建议。

关键词：预订类旅游APP 感知互动用户信任持续使用意愿主观规范