In view of the low trust of users in the current network mall, a user trust recommendation method is disclosed. This method uses a three-dimensional tensor to simulate the relationship between the three parties of the user one user and one topic; the alternate least squares method is used to realize the tensor N order approximation, and the proposed algorithm is TrustTensor algorithm for e-commerce users. Trust recommendation; through mining the user's trust in different friends when choosing different items, the trust recommendation is achieved.
【技术实现步骤摘要】
一种网络商城的用户信任推荐方法
本专利技术属于互联网
，同时也是一种电子商务技术。
技术介绍
电子商务通常是指在全球各地广泛的商业贸易活动中，在因特网开放的网络环境下，基于浏览器/服务器应用方式，买卖双方不谋面地进行各种商贸活动，实现消费者的网上购物、商户之间的网上交易和在线电子支付以及各种商务活动、交易活动、金融活动和相关的综合服务活动的一种新型的商业运营模式。
技术实现思路
本方法使用三维张量来模拟用户一用户一主题的三者关联关系,采用的交替最小二乘法(alternatingleastsquares，简称ALS)实现张量N阶近似，提出的算法为TrustTensor算法交替最小二乘法为迭代算法，每次迭代过程是根据其他N-1个基础矩阵求解张量的一个基础矩阵例如，在第l+1次迭代求解基础矩阵此U(n)l+1过程中，根据其他N-1个基础矩阵U(1)l+1,...,U(n-1)l+1,U(n+1)l,...,U(N)l:先通过以卜公式计算得到近似张量A·:A·=A×1U(1)Jl+1×2U(2)Jl+1...×(n-1)U(n-1)Jl+1×(n+1)U(n+1)Jl...×NU(n)Jl;其次，通过对张量A’的展开矩阵uf(A·,n)进行SVD计算得到基础矩阵U(n)l+1,算法的伪代码描述如下;基于主题的TrustTensor算法1.输入:用户-用户-项目张量A,主题数目R;2.输出:核心张量C,基础特征矩阵U(1),U(2),U(3);3.初始化U(1),U(2),U(3);4.初始化C0=A×1U(1)J×2U(2)J×3U(3)J;5.Letl=0;6...
【技术保护点】
1.一种网络商城的用户信任推荐方法，其特征在于：通过TrustTensor算法的推荐系统过挖掘电子商务用户与项目之间的二元关系，帮助用户从大量数据中发现其可能感兴趣的项目，并生成个性化主题推荐以满足个性化需求。
【技术特征摘要】
1.一种网络商城的用户信任推荐方法，其特征在于：通过TrustTensor算法的推荐系统过挖掘电子商务用...
【专利技术属性】
技术研发人员：不公告发明人，
申请(专利权)人：长沙云昊信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：湖南,43
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