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針對個性化商品推薦方法中普遍存在的推薦準確率不高的問題，提出一種集成用戶信任度和品牌認可度的商品推薦方法（ TBCRMI）。該方法通過分析用戶的購買行為和評價行為，計算得到用戶對商品品牌的認可度和用戶自身的活躍度；然后利用DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法對用戶進行聚類，并在此基礎上融合用戶信任關系，采用Top-K方法得到近鄰關系；最后，依據近鄰關系生成目標用戶商品推薦列表。為了驗證算法的有效性，使用Amazon Food和Unlocked Mobile phone兩個數據集，選擇基于用戶的協同過濾算法（ UserCF）、融合用戶信任的協同過濾推薦算法（SPTUserCF）與合并用戶信任的協同過濾算法（MTUserCF），對準確率、召回率和Fl值等指標進行了對比分析。實驗結果表明，無論是多品牌綜合推薦還是單一品牌推薦，TBCRMI在各項指標均優于目前常用的個性化商品推薦方法。
隨著互聯網技術的高速發展與廣泛應用，電子商務已成為人們日常生活中不可或缺的商品交易模式。在影響商品銷售的諸多因素中，信任關系和品牌概念起到至關重要的作用。信任是構建用戶間伙伴關系的基石，口碑營銷、病毒營銷等新型營銷模式就是基于信任關系的銷售。品牌是商品的標志，企業通過關系營銷、數據庫營銷、整合營銷等營銷手段提升用戶對品牌的認可度，進而增強用戶黏度，促進商品銷售。這兩個關鍵因素的融合可以使用戶在種類繁多的電子商務環境中迅速找到合適的商品，提高用戶的購買效率。為此，本文從用戶信任和品牌認可兩個方面著手，對傳統個性化推薦方法進行改進，實現電子商務精準營銷。
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