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本研究分析了基于网络购物主观信誉的推荐模型。

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简介：
为了解决网络购物平台中买卖双方之间建立信任的难题，我们构建了一个基于信誉推荐的主观信誉模型。该模型不仅考虑了交易时间、交易金额以及信誉推荐的可信度等客观指标，还纳入了用户的初始印象等主观评价因素。通过对Matlab进行仿真实验，结果表明，提出的[Zi→j]模型能够确保交易成功的概率维持在0.8以上。此外，[Zi→j]模型在对抗恶意节点（尤其是在出现间歇性恶意行为的情况下）方面表现出更强的韧性，并且整体稳定性也得到了显著提升。

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  • 关于基于信誉推荐的网络购物主观信誉模型的研究分析.pdf
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    本文探讨了在网络购物环境中基于用户间相互评价构建主观信誉模型的重要性，并对其进行深入研究与分析。 为了应对网络购物过程中买卖双方的信任问题，我们构建了一个基于信誉推荐的主观信誉模型。该模型不仅考虑了交易时间、交易金额以及信誉推荐可信度这些客观因素，还融入了第一印象等主观因素的影响。通过在Matlab中进行仿真实验的结果表明，[Zi→j]模型能够确保交易成功率超过80%。此外，与其他的信誉评估方法相比，该模型更能有效抵抗恶意节点（尤其是间歇性恶意节点）的行为干扰，并且保持较高的稳定性。
     
  • 关于论文的研究——融合主题模型的推荐算法分析.pdf
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    本论文探讨了基于主题模型的推荐算法，并对其进行了深入分析。通过结合不同主题模型的优势，提出了改进的推荐系统框架，以期提升个性化推荐的效果和用户体验。 为了应对传统协同过滤推荐算法在冷启动、数据稀疏以及相似度度量准确性方面的问题，本段落提出了一种结合LDA主题模型的矩阵分解推荐方法。基于LDA主题模型对文本隐式主题的有效挖掘能力及KL散度在衡量主题分布相似性方面的优势，本研究首先利用改进后的LDA算法生成项目—主题分布，并通过困惑度作为选择合适主题数量的标准；其次，在计算项目之间的相似程度时分别采用余弦相似性和KL散度方法得到相应的矩阵；接着将这些预评分添加到训练集中以增强数据集的丰富性。最后，使用ALS（交替最小二乘）矩阵分解算法处理扩充后的训练集从而生成推荐结果。 通过对MovieLens数据库进行实验验证发现，在各种隐式参数设定条件下，此改进方案均能提供比传统ALS方法更小的预测误差，并且在最佳配置下甚至优于其他传统的推荐技术。这表明结合LDA主题模型与矩阵分解算法可以显著提高推荐系统的性能和准确性。
     
  • 基于BP神经网络的酿造企业物流成本分析模型的研究构建
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    本研究旨在通过建立基于BP（Back Propagation）神经网络的模型，深入分析酿造企业的物流成本结构与优化路径。该模型能够有效识别影响物流成本的关键因素，并预测其变动趋势，为企业决策提供科学依据。 本段落运用作业成本法作为分析工具，建立了针对酿造企业物流成本的BP神经网络模型，并进行了实证计算与分析，取得了较为满意的结果。该模型的输入为酿造企业的各项实际物流成本项目，输出则可以根据需求设定为不同地区的或不同的客户等具体情况。本研究成功解决了企业在处理物流费用项目与各核算对象之间复杂多对多非线性关系的问题，从而为企业提供了依据多种方法深入分析成本和费用的有效工具。
     
  • 信息传播模型分析——基于社交网络的论文研究.pdf
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    本论文探讨了在社交网络环境下信息传播的特点与规律，构建并分析了多种信息传播模型，旨在为优化信息传播效果提供理论依据。 随着社交网络的快速发展，对网络舆论的控制变得越来越重要。通过研究信息传播模型可以揭示信息在社交网络中的传播规律，并预测其发展趋势，因此这类研究具有重要的意义。针对经典传染病模型中存在的不足进行了分析，结合社交网络特有的拓扑结构特点，考虑到用户在网络中可能存在的不同感染状态，在原有的基础上引入了衰减函数来描述已经受到感染的用户的影响力变化情况，从而提出了一个更适合于社交网络传播的信息传播模型。 通过在真实电子邮件通讯网络中的仿真测试，并与其它多种信息传播模型的结果进行了对比分析后发现，该新提出的模型能够更准确地反映各种影响因素对信息在网络中传播过程的影响。研究结果表明，在不同的参数设置下（如衰减函数的具体形式等），所提出的信息传播模型可以显示出截然不同但又符合实际的传播趋势和规律。 综上所述，这种新的社交网络信息传播模型不仅能够更好地模拟现实中信息在社交媒体平台上的扩散情况，还为相关领域的研究提供了有价值的参考依据。
     
  • 关于图神经网络的推理分析研究
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    本研究聚焦于图神经网络领域，探讨其在复杂网络结构中的应用与优化，深入分析模型推理机制，旨在推动该技术的发展及其实际应用场景的拓展。 近年来，图神经网络（GNNs）已成为解决大规模图数据问题的有效工具。然而，GNN并没有显式地将先前的逻辑规则合并到模型中，并且可能需要为目标任务添加许多标记示例。来自佐治亚理工学院和蚂蚁金服的研究者Le Song对图神经网络推理进行了精炼讲解。他探讨了如何结合神经网络与广义网络，并利用图神经网络进行广义网络的变分推理。
     
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    本文探讨了在信息不对称环境中，利用模糊理论构建主观信任评估模型的研究。通过分析主体间的互动数据，提出了一种新的信任度量方法，旨在提高复杂系统中的决策准确性与效率。 针对开放式网络环境中信任的主观性和不确定性等特点，本段落提出了一种基于模糊理论的主观信任评价模型。该模型利用模糊理论计算节点间的综合信任值，并在信任度量中引入时间因子以及对不诚信节点的约束机制。通过贴近度反求权重来确定综合信任值，并使用模糊等价关系进行聚类分析。实验结果显示，此模型具有有效性和可行性，并能客观地反映出接近真实的情况。
     
  • 社交网络中的用户推荐算法研究
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    本研究聚焦于社交网络环境下的用户推荐算法，深入探讨了如何通过分析用户的在线行为数据，提升个性化内容和服务的推荐效果。 影响用户相信某个推荐结果的因素之一是朋友的推荐：90%的用户更倾向于信任朋友给出的意见。基于社交网络进行的产品或内容推荐能够很好地模拟现实社会中的互动方式，因此利用这些数据可以增强用户对系统的信任度。此外，通过分析用户在社交网络上的行为和偏好，还可以有效解决新用户的“冷启动”问题。
     
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  • 基于数据挖掘的网络购物用户行为研究.pdf
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    本论文深入探讨了通过数据挖掘技术分析网络购物用户的购买行为、偏好和模式，旨在为企业提供有效的市场策略建议。 《基于数据挖掘的网络购物用户行为分析》这篇论文探讨了如何利用数据挖掘技术来深入理解用户的在线购物习惯与偏好，并提出了一些实用的方法和技术，以帮助企业更好地满足消费者的需求并提高销售效率。通过收集、整理及分析大量的网购交易记录和浏览历史等信息，研究人员能够识别出潜在的趋势模式以及特定用户群体的行为特征。 此外，在论文中还讨论了数据隐私保护的重要性及其在实际应用中的实现方法，确保个人资料的安全性和匿名性的同时仍能有效利用大数据进行商业智能决策。
     
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