【摘 要】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金(71671093);南京邮电大学自然科学基金(NY218042)
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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。
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