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针对个性化商品推荐方法中普遍存在的推荐准确率不高的问题，提出一种集成用户信任度和品牌认可度的商品推荐方法（ TBCRMI）。该方法通过分析用户的购买行为和评价行为，计算得到用户对商品品牌的认可度和用户自身的活跃度；然后利用DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法对用户进行聚类，并在此基础上融合用户信任关系，采用Top-K方法得到近邻关系；最后，依据近邻关系生成目标用户商品推荐列表。为了验证算法的有效性，使用Amazon Food和Unlocked Mobile phone两个数据集，选择基于用户的协同过滤算法（ UserCF）、融合用户信任的协同过滤推荐算法（SPTUserCF）与合并用户信任的协同过滤算法（MTUserCF），对准确率、召回率和Fl值等指标进行了对比分析。实验结果表明，无论是多品牌综合推荐还是单一品牌推荐，TBCRMI在各项指标均优于目前常用的个性化商品推荐方法。
随着互联网技术的高速发展与广泛应用，电子商务已成为人们日常生活中不可或缺的商品交易模式。在影响商品销售的诸多因素中，信任关系和品牌概念起到至关重要的作用。信任是构建用户间伙伴关系的基石，口碑营销、病毒营销等新型营销模式就是基于信任关系的销售。品牌是商品的标志，企业通过关系营销、数据库营销、整合营销等营销手段提升用户对品牌的认可度，进而增强用户黏度，促进商品销售。这两个关键因素的融合可以使用户在种类繁多的电子商务环境中迅速找到合适的商品，提高用户的购买效率。为此，本文从用户信任和品牌认可两个方面着手，对传统个性化推荐方法进行改进，实现电子商务精准营销。
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