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    • 作者: 钟元生,邓小方,熊建英著著 | 钟元生,邓小方,熊建英著编 | 钟元生,邓小方,熊建英著译 | 钟元生,邓小方,熊建英著绘
    • 出版社: 光明日报出版社
    • 出版时间:2021-09
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    • 作者: 钟元生,邓小方,熊建英著著| 钟元生,邓小方,熊建英著编| 钟元生,邓小方,熊建英著译| 钟元生,邓小方,熊建英著绘
    • 出版社:光明日报出版社
    • 出版时间:2021-09
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:192.0
    • 页数:235
    • 开本:16开
    • ISBN:9787519462246
    • 版权提供:光明日报出版社
    • 作者:钟元生,邓小方,熊建英著
    • 著:钟元生,邓小方,熊建英著
    • 装帧:精装
    • 印次:1
    • 定价:95.00
    • ISBN:9787519462246
    • 出版社:光明日报出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2021-09
    • 页数:235
    • 外部编号:11317846
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    第一章导论第一节研究背景及意义第二节国内外研究现状第三节研究思路与内容第四节研究方法与创新第二章概念界定与理论基础第一节信任第二节信誉第三节信任模型第四节上下文感知第五节基于社会网络的推荐方法第三章反名声合谋方法研究第一节反名声合谋第二节基本假设和术语第三节简便ACR算法第四节兼容HTG的ACR方法第五节本章小结第四章一种抗欺诈的C2C卖方信誉计算模型第一节信誉计算模型第二节C2CRep信誉模型第三节实验研究第四节本章小结第五章一种抗欺诈卖家的在线拍卖信誉模型第一节在线拍卖信誉模型第二节在线拍卖信誉模型相关研究第三节信誉模型第四节实验研究第五节本章小结第六章一种面向移动服务交易的信任管理模型第一节引言第二节移动服务信誉模型相关研究第三节移动服务交易信任管理模型第四节实验研究第五节本章小结第七章社交信任下的可信服务推荐方法第一节服务推荐第二节服务推荐相关研究第三节社交信任下的可信服务推荐方法第四节实验研究第五节本章小结第八章MSN上下文感知的可信服务推荐方法第一节引言第二节推荐方法第三节信任模型第四节实验与评价第五节本章小结第九章融合社交网络的物质扩散推荐算法第一节物质扩散算法第二节热传导算法第三节混合算法第四节融合社交网络的物质扩散推荐算法第五节实验研究第六节本章小结第十章考虑信任传递的物质扩散推荐算法第一节考虑信任传递的物质扩散推荐算法第二节实验研究第三节本章小结第十一章“低频、高代价”O2O服务可信推荐模型设计第一节“低频、高代价”O2O服务特点第二节“低频、高代价”O2O服务推荐面临的困难第三节“低频、高代价”O2O服务可信推荐模型设计第四节本章小结参考文献

    钟元生,江西财经大学软件与通信工程学院教授、学术委员会主任,电子商务专业博士生导师,教育技术学研究生导师组组长,浙江大学博士毕业,美国加州大学尔湾分校访问学者,江西省计算机学会理事,江西省政府学位委员会学科评议组成员,江西省中青年学科带头人。曾任江西财经大学本科教学质量评建创优专家组副组长、用友软件学院教学副院长,科技部科技支撑计划项目评审专家、江西省教学成果奖评审专家,多次担任IEEE电子商务国际学术会议程序委员。 主持或参与国家自然科学基金、全国教育科学规划教育部重点课题、江西省自然科学基金、江西省工业支撑计划项目和江西省科技型中小企业技术创新基金项目等10多项,江西省教育厅科技项目等其他省级以上项目多项。作为第一完成人获江西省教学成果一等奖两项,作为第二、第三完成人获省教学成果二、三等奖多项,获全国高校计算机基础教育优秀教材二等奖一项。出版专著2部,主编移动商务、Android编程等教材多部。 江西省大学生手机软件设计赛发起人、总策划和前三届竞赛的专家委员会主任,正在联合全国百所高校举办全国大学生手机软件邀请赛。 创办倚动实验室,基于软件工厂思想,探索移动互联网领域的软件设计、服务创新和人才培养等。在软件工程、计算机科学与技术、电子商务、教育技术、MBA等专业培养了一大批研究生。

    本书由浅入深阐述了著者近年来的研究成果,从基础的反名声合谋方法的设计到抗欺诈的信誉计算模型的研究再到面向移动服务的信任管理模型的构建,层层递进,分析不同场景下合谋、诋毁等影响信誉公平性的欺诈行为的特点,设计融合上下文信息、反馈可信度等个性化特征的信誉计算方法,真实数据集以及模拟仿真实验表明,这些方法能有效识别欺诈行为,降低其影响。信任模型能够有效降低电子商务中的交易风险,但海量的商品或服务仍然让用户难以抉择,为此,著者进一步将信任模型相关研究成果运用于推荐系统,提出融合上下文信息、物质扩散理论以及社交网络的可信服务推荐,实验结果表明,对推荐系统的性能有较大提升。

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