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基于混合算法的电子商务推荐系统设计研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对目前电子商务推荐系统不能很好地为未注册用户服务的问题,根据未注册用户和注册用户各自特点采用两套不同的数据收集方案,以提高网站的友好性与数据的准确性。在推荐算法方面,由于决策树归纳算法与贝叶斯网络算法各有优劣,故将两种算法结合使用,并引入基于内容的算法思想对商品的各属性进行研究,以提高推荐的准确性。实验证明：上述方法能够很好地为未注册用户服务且基于混合算法的推荐优于基于单种算法的推荐。 相似文献
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基于动态博弈模型的电子商务柠檬问题研究 总被引：2，自引：0，他引：2
针对电子商务市场中存在的“柠檬”现象,从产品实意质量信息传递效率、卖方信誉、买方评估能力等方面探讨电子商务市场质量信息不对称的原因,引入不完美信息的动态博弈理论,阐述电子商务市场的4种均衡,即市场完全失败、市场完全成功、市场部分成功、市场接近失败。最后从政府、中介、企业和消费者4个方面提出提高电子商务市场效率的建议。 相似文献
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傅欣 《中国科技资源导刊 (中国信息导报)》2002,(7):46-47
目前，在影响我国电子商务快速发展的因素中，缺乏电子商务相关的法律法规占比较重要的地位。在缺乏法律管辖的电子商务世界，对政府而言，网络贸易已经成了税收“漏斗”；对消费者而言，网上购物的权益和安全性无法得到保障；对生产厂家而言，信誉无从保证。笔者认为，当前我国在进行电子商务的立法研究和实践时要特别注意以下几个问题：１．要首先研究和设计电子商务法律体系的框架根据调节的对象不同，电子商务相关的法规可以分为：（１）规范电子商务交易过程的法规：这些法规涉及电子合同的成立问题、数字签名及其认证问题、网上交易的… 相似文献
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Web挖掘技术在电子商务中的应用研究 总被引：16，自引：0，他引：16
本文基于国内外最新研究成果对电子商务中应用的Web挖掘技术进行了研究。对于个性化电子商务网站中难以发现用户行为特征问题 ,给出了基于Web日志的客户群体聚类算法及Web页面聚类算法。利用这些Web挖掘技术可有效挖掘用户个性特征 ,从而指导电子商务网站资源的组织和分配。 相似文献
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中国邮政发展电子商务有自己的潜在优势.中国邮政不仅在广大客户中享有很高信誉,同时,电子商务活动中的信息流、物流和资金流三大要素,中国邮政均有相应的网络予以支撑.为了进一步丰富和拓宽邮政的物品运送、信息传递、资金流通三项基本功能.国家邮政局根据我国邮政的发展需要,结合中国邮政的特点,适时提出了抓住机遇,面对挑战,加快发展电子邮政的决策. 相似文献
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基于项目分类预测的协同过滤推荐算法 总被引：3，自引：0，他引：3
在电子商务系统中,为了帮助用户有效地发现、过滤和利用信息,信息过滤技术应运而生.协同过滤技术作为其中的一种技术被成功地应用于推荐系统中.随着电子商务用户数目和商品数目的日益增加,整个项目空间上用户评分数据极端稀疏,传统的相似性度量方法均存在各自的弊端,导致推荐系统的推荐质量急剧下降.针对这一不足,提出基于项目分类预测的协同过滤算法,通过对用户评分矩阵中的项目进行相应的分类,缩小邻近搜索的范围,预测项目评分,减少稀疏性,并采用新的相似度计算方法.实验结果表明,该算法能提高个性化推荐算法的准确性. 相似文献
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中国邮政发展电子商务有自己的潜在优势。中国邮政不仅在广大客户中享有很高信誉．同时．电子商务活动中的信息流、物流和资金流三大要素．中国邮政均有相应的网络予以支撑。为了进一步丰富和拓宽邮政的物品运送．信息传递、资金流通三项基本功能。国家邮政局根据我国邮政的发展需要，结合中国邮政的特点，适时提出了抓住机遇，面对挑战，加快发展电子邮政的决策。 相似文献
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电子商务活动中的信息安全保障 总被引：2，自引：0，他引：2
杨曼 《中国科技资源导刊 (中国信息导报)》2001,(6):52-53
一、电子商务的安全需求 1.电子商务的安全隐患 与传统的商务活动相比，在电子商务环境下，商品的物流、资金流日益分离，使得信息流作用日益突出。正是由于这种分离，使得电子商务交易过程中出现了新的风险，交易双方通过网络进行商贸活动，其中的安全隐患增加。为了避免这种风险，交易双方都必须掌握尽量多的信息，而且要确保信息的安全性。对方的商品质量、价格信息、支付能力、支付信誉等都成为每位参与电子商务的用户十分关注的问题。电子商务的无纸化交易，因特网的开放性、全球性、共享性、动态性，交易双方的时空上的分离都使得信… 相似文献
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数据挖掘技术在电子商务中的应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
本文基于国内外最新研究成果对电子商务中应用的web挖掘技术进行了研究。对于个性化电子商务网站中难以发现用户行为特征问题，给出了基于web日志的客户群体聚类算法及web页面聚类算法。利用这些web挖掘技术可有效挖掘用户个性特征，从而指导电子商务网站资源的组织和分配。 相似文献
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基于信任的电子商务推荐多样性研究 总被引：3，自引：0，他引：3
现有的推荐系统研究大都千方百计地关注于如何提高推荐算法的准确性,考虑到用户兴趣的覆盖范围,这样做的缺陷是只考虑了推荐列表中单个项目的准确度,而忽略了整个推荐列表多样性对用户满意度的影响.近几年的研究表明将信任机制融入到个性化推荐过程中对提高传统协同过滤技术的准确性和鲁棒性有积极的影响,本文提出了基于社会网络信任的推荐多样性算法,该算法通过选择主题多样性好的信任邻居来平衡推荐结果的准确性和多样性.一系列的实验结果表明,该算法能有效地提高推荐的多样性. 相似文献
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[目的/意义]通过挖掘电子商务平台的在线负面评论信息,对网络口碑危机进行模糊预警计算和类型划分,为企业实时监控网络口碑舆情,提高产品正面口碑传播和规避口碑风险提供参考。[方法/过程]以欧洲消费者满意度模型(ECSI)为基础,从感知质量、感知价值、感知声誉和感知期望4个属性方面构建负面评论网络口碑危机模糊语料词典,结合模糊综合评判方法并改进顾客满意度的四分图模型对网络口碑危机预警进行计算和分类。[结果/结论]以美团外卖在线评论为例进行实证研究,提出的负面评论网络口碑危机预警计算方法得到了较好的实验检验效果,可为在线产品的网络口碑危机预警提供信息决策。 相似文献
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在分析P2 P技术个人数字图书馆及的基础上,提出了可以抑制“搭便车”行为的基于社会信誉度的激励机制。由于该机制是利用最大流方法计算个人数字图书馆的信誉值,因此个人数字图书馆要想获得自己所需的资源就必须通过共享资源来提高自己的信誉值。 相似文献
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The objective assessment of the prestige of an academic institution is a difficult and hotly debated task. In the last few years, different types of university rankings have been proposed to quantify it, yet the debate on what rankings are exactly measuring is enduring.To address the issue we have measured a quantitative and reliable proxy of the academic reputation of a given institution and compared our findings with well-established impact indicators and academic rankings. Specifically, we study citation patterns among universities in five different Web of Science Subject Categories and use the PageRank algorithm on the five resulting citation networks. The rationale behind our work is that scientific citations are driven by the reputation of the reference so that the PageRank algorithm is expected to yield a rank which reflects the reputation of an academic institution in a specific field. Given the volume of the data analysed, our findings are statistically sound and less prone to bias, than, for instance, ad–hoc surveys often employed by ranking bodies in order to attain similar outcomes. The approach proposed in our paper may contribute to enhance ranking methodologies, by reconciling the qualitative evaluation of academic prestige with its quantitative measurements via publication impact. 相似文献
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Information filtering is an area getting more important as we have long been flooded with too much information, where product brokering in e-commerce is a typical example. Systems which can provide personalized product recommendations to their users (often called recommender systems) have gained a lot of interest in recent years. Collaborative filtering is one of the commonly used approaches which normally requires a definition of user similarity measure. In the literature, researchers have proposed different choices for the similarity measure using different approaches, and yet there is no guarantee for optimality. In this paper, we propose the use of machine learning techniques to learn the optimal user similarity measure as well as user rating styles for enhancing recommendation acurracy. Based on a criterion function measuring the overall prediction error, several ratings transformation functions for modeling rating styles together with their learning algorithms are derived. With the help of the formulation and the optimization framework, subjective components in user ratings are removed so that the transformed ratings can then be compared. We have evaluated our proposed methods using the EachMovie dataset and succeeded in obtaining significant improvement in recommendation accuracy when compared with the standard correlation-based algorithm. 相似文献
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Mary Meacham Frances Laverne Carroll 《International Information and Library Review》2013,45(2):99-104
This study investigates how Chinese students make credibility assessments of web-based information for their research, and what evaluation criteria they employ. Our findings indicate that presumed credibility, reputed credibility, and surface credibility have a stronger impact on undergraduate students than on graduate students in credibility assessment. Graduate students tend to value experienced credibility more than undergraduate students. Undergraduate students predominantly rely on author's name/reputation/affiliation as well as website reputation for their credibility evaluation. In contrast, graduate students focus more than undergraduate students on information accuracy/quality. Similarities and differences in credibility assessment between American students and Chinese students are also discussed. 相似文献