Web病毒式营销已经成为电子商务领域中的重要营销策略,核心群体在其中发挥着重要的作用.为了挖掘核心群体并对其进行商品推荐,在Web客户信任网络(customer trust network,CTN)的基础上考虑了信任度、评价分数以及推荐次数等因素定义了影响度的概念,提出了以影响度为基础的节点网络影响集的构建方法以及基于网络影响集的核心群体挖掘算法MCGNIS(mining core group based on network-influence set),并以挖掘出的核心群体为对象建立了基于网络影响集的推荐模型RCGNIS(recommending model for core group based on network-influence set),设计了相应的推荐算法来计算商品对核心群体的可推荐度.实验证明,以节点网络影响集为基础挖掘出的核心群体在Web客户信任网络中具有较高的网络覆盖率(network-coverage,NC),推荐模型RCGNIS具有很好的推荐准确性,同时又保持了推荐的多样性.
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