一种基于链接预测的新型 C2C 电子商务推荐系统：应用社会网络分析

社会网络分析早在几十年前就已成为社会学的一个重要研究课题，同时也吸引了来自心理学、人类学、地理学和经济学等不同领域的科学家。近年来，大量研究致力于利用社会网络分析设计电子商务推荐系统。当前的多数推荐系统是为 B2C 电子商务网站设计的。本文聚焦于通过考虑 C2C 电子商务网站的特殊特征，为 C2C 电子商务商业模式构建推荐算法。在本文中，我们将用户及其交易视为一个网络；通过这种映射，可以使用社会网络分析中的重要任务——链接预测技术来构建推荐系统。所提出的两级推荐算法不依赖网络拓扑，而是利用节点特征，如：商品类别、用户评分和卖家声誉。结果表明，所提模型可用于预测 C2C 商业网络中用户间未来交易的一部分。