【摘 要】
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新兴社会化商务社会中人与人之间的高交互性及推荐信息的海量化和高动态性,对平台分析消费者感知信任提出了新的挑战。然而,对推荐信息进行聚类难以体现消费者主观性及主体间
【机 构】
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厦门理工学院经济与管理学院,大连理工大学系统工程研究所,东京工业大学土木环境工学系
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(71431002),国家创新研究群体科学基金(71421001),国家自然科学基金青年项目(72001184),福建省教育科学“十三五”规划2020年度课题(FJJKCG20-092),厦门理工学院科学技术研究项目(YKJ19023R)
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新兴社会化商务社会中人与人之间的高交互性及推荐信息的海量化和高动态性,对平台分析消费者感知信任提出了新的挑战。然而,对推荐信息进行聚类难以体现消费者主观性及主体间关系。本文将感知推荐信任聚类问题转化为复合网络划分问题,将主观逻辑方法与基于Normal矩阵的谱平分方法相结合构建社会化商务中消费者感知推荐信任的聚类方法。首先,将推荐信息转化为感知推荐信任,然后,从社交网络中抽取感知推荐信任相似度与关系亲密度网络,并构建Normal矩阵用谱平分方法进行划分。最后,通过多组仿真实验证明了该方法的实用性和有效性。该
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