网络虚拟社区的信任机制及智能推荐方法研究

网络虚拟社区是为满足人们网络关系日益紧密的要求而形成的一种新兴交互平台，它凝聚了大量的网络用户，并通过建立交易者之间的信任和形成购买聚集效应成为新兴电子商务的一个重要组成部分。然而，由于虚拟社区成员流动频繁、缺乏面对面的交流、没有严格的约束管理机制，人们难以判断社区成员和社区商业信息的可信度。那么，人们对虚拟社区的信任是如何建立的？如何在虚拟社区中为社区用户提供精准的商品信息推荐？虚拟社区的信任关系是如何动态变化的？这些都是在理论和实践上值得探讨的重要问题。本课题综合运用多门学科的相关知识，从社区平台、人际关系和信息采纳的角度研究虚拟社区的信任机制，并针对虚拟社区信息推荐中的可靠性和稀疏性问题提出基于信任的智能推荐算法。最后以复杂适应系统为基础，通过仿真模型研究虚拟社区信任关系的动态演化过程。希望通过本项目的研究填补现有研究在此方面的空白，为虚拟社区商务的开展提供理论和实践指导。

网络虚拟社区是为满足人们网络关系日益紧密的要求而形成的一种新兴交互平台，它凝聚了大量的网络用户，并通过建立交易者之间的信任和形成购买聚集效应成为新兴电子商务的一个重要组成部分。本项目深入研究了虚拟社区的信任机制，建立了包括初始信任、过程信任和退化信任三个阶段的信任框架，分析了虚拟社区和电子服务的信任形成过程。同时，项目提出了基于模糊向量的协同过滤推荐算法，分析了不同信任阶段下的推荐算法，基于社会网络分析研究了项目协作者推荐方法，构建了面向虚拟学习社区的个性化推荐模型。此外，项目还利用复杂适应系统仿真工具研究了不同社区网络结构下信任与行为传播的关系，分析了不同社区规则和个体行为策略对信任关系形成的影响。