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C2C电子商务下信任机制文献综述C2C电子商务平台的交易对象一般来说都是个人的商品，这个平台能使得交易的双方对商品来进行沟通与交流，买方和卖方存在巨大的交易空间，双方自由的开出自己的价格，交易平台也能从中以会员费或交易提成的方式来获得一定的收益。
对C2C电子商务下信任机制研究进行了综述。
标签：C2C；信任机制；电子商务1 文献综述1.1 C2C电子商务1.1.1 C2C的定义李瑞轩（2009）认为C2C电子商务是指服务的提供者使用计算机互联网等相关的技术，能够提供一种电子商务的交易平台，这个平台又能使得交易的双方在该平台上开展在线的交易。
C2C电子商务平台的交易对象一般来说都是个人的商品，这个平台能使得交易的双方对商品来进行沟通与交流，买方和卖方存在巨大的交易空间，双方自由的开出自己的价格，交易平台也能从中以会员费或交易提成的方式来获得一定的收益。
1.1.2 C2C的应用C2C在许许多多的领域都有应用，杨俊（2007）对C2C平台上的拍卖行为的信用评价机制进行了研究，评估分析了C2C平台的信用评价体系，分析其不足之处。
李先国（2009）对C2C平台中的综合拍卖网站评价指标体系进行了研究，并且运用层次分析的方法，探讨和解释了消费者比较看重的影响在线拍卖运营的几个因素。
马钦海（2012）基于网上购物经验的调节作用研究了C2C环境下顾客初始信任的影响机制，文章研究了感知信用评分、感知客户评论和感知产品对初始信任的影响研究，并以网上购物经验作为调节变量。
甘早斌（2015）以C2C的电子商务环境为背景，给出了信任在信任网络传递中所具有的4个属性分别是时间敏感性、不对称性、可传递性、可选择性，以4个属性为基础，建立了C2C电子商务环境下的动态信任算法。
本文则是以C2C为研究背景，对低信任度与高信任度营商环境下的信任进行了比较研究。
1.2 信任1.2.1 信任的定義想要了解信任，笔者先从不信任的定义着手阐明信任与不信任的关系，到欺骗的定义，再根据反向指标归纳来定义信任。
电子商务平台中基于推荐算法的个性化推荐研究随着互联网技术的发展，电子商务平台越来越普及，随之而来的是商品信息的大量积累，这些信息对于用户寻找所需商品提供了很多便利。
然而，面对复杂的商品信息，一些用户往往无从下手，这时，电子商务平台中的个性化推荐技术就能为用户提供更好的购物体验。
在本文中，将围绕电子商务平台中的个性化推荐技术展开讨论。
一、电子商务平台中的个性化推荐技术个性化推荐技术是基于用户的历史行为和偏好信息，为用户推荐商品的一种技术。
电子商务平台中的个性化推荐技术可以帮助用户减少决策成本，提高购物体验，也有利于促进平台的销售。
个性化推荐技术采用的算法包括基于协同过滤的推荐算法、基于内容的推荐算法以及混合推荐算法等。
二、基于协同过滤的推荐算法基于协同过滤的推荐算法是一种常见的个性化推荐算法，其基本思想是通过收集用户的历史行为数据，从中寻找相似的用户，然后推荐相似用户所购买过的商品。
该算法主要包括基于用户、基于物品和基于模型的协同过滤。
1.1 基于用户的协同过滤基于用户的协同过滤，即找出与用户兴趣相似的其他用户，基于这些用户的行为历史为用户进行推荐。
该算法的实现需要计算用户之间的相似度，常见的相似度计算方法有欧式距离和余弦相似度。
优点是容易理解和实现，但是相似度计算量大，无法处理稀疏矩阵问题。
1.2 基于物品的协同过滤基于物品的协同过滤，即找出与用户之前喜欢过的物品相似的其他物品进行推荐。
与基于用户的协同过滤相比，基于物品的算法不需要计算用户之间的相似度，计算物品之间的相似度即可。
该算法的优点是推荐结果具有可解释性，缺点是计算密集度高，需要预处理物品之间的相似度矩阵。
1.3 基于模型的协同过滤基于模型的协同过滤，即使用机器学习等方法训练一个推荐模型，然后用该模型为用户进行推荐。
优点是能够处理稀疏矩阵问题，适用于大规模数据处理。
缺点是需要大量的数据和计算资源进行训练，实现难度较大。
三、基于内容的推荐算法基于内容的推荐算法，即根据商品属性、标签等内容特征，为用户推荐相似的商品。
电子商务平台中的个性化推荐算法研究个性化推荐算法是电子商务平台中非常重要的一项技术，它能够为用户提供个性化的商品推荐，提高用户购物体验和购买转化率。
本文将研究电子商务平台中的个性化推荐算法，并探讨其应用和发展前景。
一、引言随着互联网的快速发展，电子商务平台已成为人们购物的重要方式，越来越多的用户在电子商务平台上进行购物。
然而，电子商务平台上的商品种类繁多，用户面临着信息过载的问题。
为了解决这一问题，电子商务平台引入了个性化推荐算法，帮助用户发现感兴趣的商品。
二、个性化推荐算法的基本原理个性化推荐算法是根据用户的历史行为和偏好，利用数据挖掘和机器学习等技术，预测用户可能感兴趣的商品。
其基本原理包括数据收集、特征提取、模型训练和推荐结果生成四个步骤。
1. 数据收集：电子商务平台通过用户登录、浏览记录、购买记录等方式收集用户的行为数据，构建用户-商品的交互矩阵。
2. 特征提取：通过对用户的行为数据进行特征提取和预处理，得到能够描述用户兴趣和商品特性的特征向量。
3. 模型训练：根据用户的历史行为和偏好数据，采用不同的机器学习算法，如协同过滤、内容过滤等，训练个性化推荐模型。
4. 推荐结果生成：根据用户的当前行为和特征向量，利用训练好的个性化推荐模型，预测用户可能感兴趣的商品，并生成推荐结果。
三、个性化推荐算法的应用个性化推荐算法在电子商务平台中有着广泛的应用。
通过个性化推荐算法，电子商务平台能够向用户展示他们感兴趣的商品，增加用户的购买欲望和转化率。
同时，个性化推荐算法还能够提高用户的购物体验，减少用户在大量商品中寻找心仪商品所花费的时间。
1. 猜你喜欢：根据用户的历史购买记录、浏览记录等，推荐与其兴趣相符的商品。
2. 同类热销：根据用户当前浏览的商品，推荐与之相似的热销商品。
3. 人气推荐：根据商品的热度和用户评价等指标，推荐受欢迎的商品。
4. 购买组合：根据用户的购买历史和商品之间的关联性，推荐购买组合，提高购买转化率。
电子商务信任建立机制研究文献综述电子商务信任建立机制是电子商务中最为重要和关键的因素之一。
电子商务信任建立机制的研究旨在解决消费者对网络购物的信任问题，提高消费者对电子商务的信任度，进而促进电子商务的发展。
本文综述了近几年来国内外关于电子商务信任建立机制的研究成果，从信任模型、信任评价、信任传递等方面分析了研究现状，归纳总结了相关研究的主要结论和不足之处，为未来相关研究提供参考。
一、信任模型信任模型是研究电子商务信任建立机制的重要内容之一。
国内外学者对信任模型的研究较为丰富。
国外学者提出了多维信任模型，将信任分为风险、信誉、建议和情感四个维度，认为这四个维度对信任的形成有着不同的影响。
而国内学者则提出了包含信誉、风险、技术和个性化因素在内的多维信任模型，并认为这些因素对信任的形成、维护和恢复都有着不同的作用。
二、信任评价电子商务信任评价是电子商务信任建立机制的重要组成部分。
近年来，国外学者主要从消费者的信任感知和风险认知两个方面入手，提出了一系列电子商务信任评价模型。
而国内学者则更加重视对网络商家的信用评价，提出了基于消费者评价和基于第三方评价两种信任评价方法。
在实际应用中，电子商务信任评价需要和信任保障措施、信任传递等环节结合起来，才能更好地保障消费者权益，提高消费者对电子商务的信任程度。
三、信任传递电子商务信任建立机制中，信任传递是一个非常重要的环节。
信任传递的核心在于将商家的信任传递给消费者，让消费者相信其可以在商家处购买到物有所值的商品和服务。
国外学者主要通过商家信誉和商品质量等方面来研究信任传递。
而国内学者则更加注重电子商务平台的信任传递机制研究，认为平台信任对于消费者购买行为的影响更为直接和重要。
信任传递的关键在于信任建立和传递环节顺畅成熟。
因此，电子商务平台需要采取一系列措施，如加强商家信用管理、提高商品质量、保障消费者权益等来提高信任传递的效果。
需要注意的是，电子商务信任建立机制的研究还存在一些不足。
电子商务平台中的个性化推荐算法研究综述概述随着互联网技术的不断发展，电子商务平台的规模和用户数量呈现出爆发式增长。
如何在庞大的商品库存中，向用户提供个性化的推荐服务成为了电子商务平台中的重要问题。
个性化推荐算法的研究和应用正成为电子商务平台提高用户体验、增加销售额的有力工具。
本文就在电子商务平台中的个性化推荐算法进行综述，包括推荐系统的基本原理、不同的推荐方法以及现有研究中的一些挑战和未来的研究方向。
个性化推荐系统的基本原理个性化推荐系统是根据用户的个人兴趣和行为习惯，为他们推荐可能感兴趣的商品或服务。
个性化推荐系统的基本原理包括用户画像、物品特征、相似度度量和推荐算法。
用户画像是指通过用户行为数据（浏览历史、购买记录等）建立用户的特征模型，以了解用户的兴趣爱好。
物品特征是指对商品或服务进行描述和标签化，以便对其进行分类和相似度计算。
相似度度量是算法评估用户和物品之间相似性的指标，常用的方法包括基于内容的相似度和基于协同过滤的相似度。
推荐算法是根据用户画像、物品特征和相似度度量，计算出用户可能感兴趣的推荐结果。
个性化推荐算法的分类个性化推荐算法按照不同的思想、技术和数据来源可以分为多种类型。
常见的个性化推荐算法包括基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法、基于社交网络的推荐算法以及混合推荐算法。
基于内容的推荐算法是通过分析用户对商品或服务的特征和描述，为他们推荐具有相似特征的商品。
这种算法适用于新用户或数据稀疏的情况，但容易出现冷启动问题。
协同过滤推荐算法是利用用户行为数据的相似性，为用户推荐与他们具有相似兴趣的商品。
协同过滤算法可以分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。
基于用户的协同过滤算法通过比较用户间的相似度来进行推荐，而基于物品的协同过滤算法则是根据物品间的相似度来进行推荐。
协同过滤算法具有高度的灵活性和准确性，但也存在数据稀疏和冷启动问题。
基于社交网络的推荐算法是通过分析用户在社交网络中的关系和互动行为，为他们推荐他们的朋友喜欢的商品。
个性化推荐系统的文献综述个性化推荐系统在电子商务网站中的应用研究一、引言随着Internet的普及，信息爆炸时代接踵而至，海量的信息同时呈现，使用户难以从中发现自己感兴趣的部分，甚至也使得大量几乎无人问津的信息称为网络总的“暗信息”无法被一般用户获取。
同样，随着电子商务迅猛发展，网站在为用户提供越来越多选择的同时，其结构也变得更加复杂，用户经常会迷失在大量的商品信息空间中，无法顺利找到自己需要的商品。
个性化推荐，被认为是当前解决信息超载问题最有效的工具之一．推荐问题从根本上说就是从用户的角度出发，代替用户去评估其从未看过的产品，使用户不只是被动的网页浏览者，而成为主动参与者。
准确、高效的推荐系统可以挖掘用户的偏好和需求，从而成为发现用户潜在的消费倾向，为其提供个性化服务。
在日趋激烈的竞争环境下，个性化推荐系统已经不仅仅是一种商业营销手断，更重要的是可以增进用户的黏着性。
对文献的综述包括个性化推荐系统的概述、常用的个性化推荐系统算法分析以及个性化推荐系统能够为电子商务网站带来的价值。
二、个性化推荐系统概述个性化推荐系统是指根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。
它是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。
购物网站的推荐系统为客户推荐商品，自动完成个性化选择商品的过程，满足客户的个性化需求，推荐基于：网站最热卖商品、客户所处城市、客户过去的购买行为和购买记录，推测客户将来可能的购买行为。
1995年3月，卡内基?梅隆大学的Robert Armstrong等人在美国人工智能协会首次提出了个性化导航系统Web-Watcher，斯坦福大学的Marko Balabanovic等人在同一次会议上推出了个性化推荐系统LIRA。
同年8月，麻省理工学院的Henry Liberman在国际人工智能联合大会上提出了个性化导航智能体Letizia。
电子商务信任建立机制研究文献综述【摘要】本文围绕电子商务信任建立机制展开综述研究。
首先探讨了信任在电子商务中的重要性，分析了信任建立的难题，并总结了信任建立机制的研究现状。
其次分析了影响信任建立机制的因素，探讨了未来发展的趋势。
论文强调了电子商务信任建立机制研究的重要性，并提出了未来研究方向的建议。
本文系统地探讨了电子商务信任建立机制的相关问题，为未来研究和实践提供了有益的参考。
【关键词】电子商务、信任、建立机制、研究文献、综述、重要性、问题、现状、影响因素、未来发展方向、结论、研究方向、总结。
1. 引言1.1 电子商务信任建立机制研究文献综述电子商务信任建立机制研究文献综述是一项重要的研究领域，对于电子商务发展具有重要意义。
信任在电子商务中起着至关重要的作用，是消费者与商家之间建立合作关系的基础。
在电子商务中建立信任并不容易，因为消费者无法面对面接触到商家，无法直接观察商品品质和服务态度。
研究信任建立机制成为了当前学术界和实践界关注的焦点。
近年来，学者们对电子商务信任建立机制进行了大量研究，并取得了一些重要成果。
他们研究了信任建立的问题，包括消费者对商家信任的形成过程、信任的影响因素、信任的维系和恢复等方面。
他们也探讨了信任建立机制的研究现状，包括各种不同类型的信任建立机制、各种不同场景下的信任建立机制等。
学者们还研究了信任建立机制的影响因素，包括商家的信誉、消费者的风险承受能力、平台的安全性等。
未来，电子商务信任建立机制的研究仍然具有重要意义。
我们需要深入探讨信任建立机制在不同场景下的应用，不断提升信任建立的效率和质量。
未来的研究还需要关注新兴技术对信任建立机制的影响，如人工智能、区块链等技术对信任建立的创新。
电子商务信任建立机制研究将继续为电子商务的发展做出重要贡献。
2. 正文2.1 信任在电子商务中的重要性信任在电子商务中起着至关重要的作用。
在传统的实体店购物中，消费者可以通过面对面的交流和观察来建立对商家的信任，但在电子商务中，消费者无法直接接触到商品，也无法面对面沟通，因此信任的建立变得更加困难和重要。
个性化推荐系统在电子商务网站中的应用研究一、引言随着Internet的普及，信息爆炸时代接踵而至，海量的信息同时呈现，使用户难以从中发现自己感兴趣的部分，甚至也使得大量几乎无人问津的信息称为网络总的“暗信息”无法被一般用户获取。
同样，随着电子商务迅猛发展，网站在为用户提供越来越多选择的同时，其结构也变得更加复杂，用户经常会迷失在大量的商品信息空间中，无法顺利找到自己需要的商品。
个性化推荐，被认为是当前解决信息超载问题最有效的工具之一．推荐问题从根本上说就是从用户的角度出发，代替用户去评估其从未看过的产品，使用户不只是被动的网页浏览者，而成为主动参与者。
准确、高效的推荐系统可以挖掘用户的偏好和需求，从而成为发现用户潜在的消费倾向，为其提供个性化服务。
在日趋激烈的竞争环境下，个性化推荐系统已经不仅仅是一种商业营销手断，更重要的是可以增进用户的黏着性。
本文对文献的综述包括个性化推荐系统的概述、常用的个性化推荐系统算法分析以及个性化推荐系统能够为电子商务网站带来的价值。
二、个性化推荐系统概述个性化推荐系统是指根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。
它是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。
购物网站的推荐系统为客户推荐商品，自动完成个性化选择商品的过程，满足客户的个性化需求，推荐基于：网站最热卖商品、客户所处城市、客户过去的购买行为和购买记录，推测客户将来可能的购买行为。
1995年3月，卡内基 梅隆大学的Robert Armstrong等人在美国人工智能协会首次提出了个性化导航系统Web-Watcher，斯坦福大学的Marko Balabanovic 等人在同一次会议上推出了个性化推荐系统LIRA。
同年8月，麻省理工学院的Henry Liberman在国际人工智能联合大会（IJCAI）上提出了个性化导航智能体Letizia。
基于信任机制的电子商务个性化推荐算法研究文献综述一、引言互联网技术的迅猛发展把我们带进了信息爆炸的时代。
海量信息的同时呈现，用户很难从中发现自己感兴趣的部分，传统的搜索算法只能呈现给所有的用户一样的排序结果，无法针对不同用户的兴趣爱好提供相应的服务。
信息的爆炸使得信息的利用率反而降低。
同样，随着电子商务迅猛发展，网站在为用户提供越来越多选择的同时，其结构也编的更加复杂，用户常会迷失在大量的商品信息空间中，无法顺利找到自己需要的商品。
个性化推荐，被认为是当前解决信息系统超载问题最有效的工具之一。
推荐问题从根本上说就是从用户的角度出发，代替用户去评估其从未看过的产品，使用户不只是被动的网页浏览者，而成为主动参与者。
准确、高效的推荐系统可以挖掘用户的偏好和兴趣，从而成为发现用户潜在的消费倾向，为其提供个性化服务。
在日趋激烈的竞争环境下，个性化推荐系统已经不仅仅是一种商业营销手断，更重要的是可以增进用户的黏着性。
但是推荐系统存在各种缺陷，Rashmi等人提出，相对于使用推荐系统来说，人们更愿意从自己认识的朋友或者熟悉的人那边获取推荐信息[1]。
这体现了在互联网环境下，人们更加倾向于从自己信任的人获取推荐信息。
本文对文献的综述包括个性化推荐系统的概述、常用的个性化推荐系统算法分析以及信任概念、信任模型。
二、个性化推荐系统概述个性化推荐研究直到20世纪90年代才被作为一个独立的概念提出来。
电子商务个性化推荐系统的正式定义由Resniek&Varian在1997年给出：电子商务个性化推荐系统是利用电子商务网站向用户提供产品信息和相关建议，帮助用户决定购买什么产品，通过模拟销售人员帮助用户完成购物过程的系统。
这个定义现在已经被广泛的应用。
推荐系统的使用者是用户(电子商务活动中的用户)，推荐的对象是项目。
项目是推荐系统提供给用户的产品和服务，也即最终的推荐内容。
个性化推荐系统是指根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。
它是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。
购物网站的推荐系统为客户推荐商品，自动完成个性化选择商品的过程，满足客户的个性化需求，推荐基于：网站最热卖商品、客户所处城市、客户过去的购买行为和购买记录，推测客户将来可能的购买行为。
1995年3月，卡内基 梅隆大学的Robert Armstrong等人在美国人工智能协会首次提出了个性化导航系统Web-Watcher，斯坦福大学的Marko Balabanovic 等人在同一次会议上推出了个性化推荐系统LIRA。
同年8月，麻省理工学院的Henry Liberman在国际人工智能联合大会（IJCAI）上提出了个性化导航智能体Letizia。
这三个系统被公认为是个性化服务发展初期最近经典的系统，标志着个性化推荐服务的开始。
2000年，我国正式开始了个性化推荐的研究，清华大学的陆海明等提出了基于Agent多混合智能实现个性化推荐；2001年清华大学的冯翱等人提出了基于Agent的个性化信息过滤系统Open Bookmark；南京大学的潘金贵等人设计并实现了个性化信息搜集智能体DOLTRL-Agent。
近几年来，个性化信息推荐服务逐渐从理论走向实践，从探索走向完善，逐步成为商业界的焦点。
三、常用的个性化推荐系统算法分析下面对常用的个性化推荐系统的算法进行简要的分析。
根据算法的不同，当前已有的个性化推荐系统大致可以分为以下几类：基于内容的推荐；基于关联规则的推荐；协同过滤推荐；基于人口统计的推荐；基于效用的推荐；基于知识的推荐以及混合式推荐。
1、基于内容（Content-based）的推荐基于内容的推荐起源于信息检索领域，它利用资源和用户兴趣的相似性来过滤信息。
首先分析项目的内容，根据用户评价过的项目建立用户的兴趣模型，即用户描述文件。
根据用户描述文件的不同又可以分为基于向量空间模型的推荐、基于关键词分类的推荐、基于领域分类的推荐和基于潜在语义索引的推荐。
基于内容的算法的优点是直接、简单，推荐结果易于解释。
但也存在一定的局限：首先，特征提取能力有限，它仅适用于产品特征容易抽取的领域，当项目特征很难被一组关键词来清晰描述时，基于内容的推荐算法就显得苍白无力了。
其次，推荐范围狭窄，这种算法只能推荐与用户已有偏好或购买记录相似的项目，不能为用户发现新的感兴趣项目。
2、基于关联规则（Association Rule-based）的推荐关联规则挖掘是数据挖掘领域的一个重要分支。
对于基于关联规则的推荐算法来说，其作用机理就是：首先统计得到挖掘出的规则前件，然后针对目标客户的历史购买行为，向顾客推荐规则后件。
该算法的优点是容易理解，研究基础广泛且成熟，支持其实现的软件丰富，有较好的实践条件；缺点是随着事务的增多，规则的发现将非常耗时，并且规则难以解释。
3、协同过滤（Collaborative filtering）推荐协同过滤是目前应用研究的最为广泛最成熟的个性化推荐技术。
主要分为基于用户的协同过滤系统和基于项目的协同过滤系统。
其核心思想是：首先，基于系统中已有评分数据，计算给定用户（或项目）之间的相似性；然后根据计算得到的相似性，寻找目标用户（或项目）的最近邻居集合；最后使用最近邻居集合中的用户（或项目）的评分情况来预测目标用户对目标项目的评分值。
协同过滤的推荐系统主要优点有：（1）对内容信息不易抽取的项目能产生完全自动化的推荐；（2）能根据项目的质量和用户的品味产生推荐；（3）能为用户发现新的兴趣。
当然，协同过滤推荐系统也存在一些弊端：（1）数据稀疏性问题，这也是协同过滤系统目前存在的最普遍的问题，由于用户一般只能给很少的项目打分，使得评分矩阵非常稀疏，稀疏使得寻找相似用户非常困难（2）冷启动问题，推荐系统中对用户的分类是依据目标用户与其它用户的比较，这种比较主要基于不断累积的用户评价，如果一个新用户从未对系统中的项目进行评价，则系统无法获知他的兴趣点，也就无法对他进行推荐（3）“黑匣子”问题，推荐系统对用户来说是个黑匣子，在出现推荐结果错误时，用户难以理解为什么出现了该推荐结果以及如何修正该推荐结果，所以很多时候他就干脆放弃使用该推荐系统了（4）“托”攻击问题，恶意用户通过输入编造的用户概貌信息来改变推荐的结果，使竞争对手的书不被推荐。
4、基于用人口统计的推荐（Demographic-based）的推荐基于人口统计的推荐方法(Demographic-based)根据个人特征对用户进行分类，再对类中的用户进行推荐(Lang,1997)。
基于人口统计的推荐系统最大的优点是不要求有一个历史的用户数据，系统不需要用户对商品进行评价，也没有“新用户”问题。
但是搜集必需的个人统计信息却是这种推荐系统所面临的最大问题。
随着个人隐私问题越来越敏感，用户在Web上可能拒绝对系统透露、甚至是虚构用来预测用户偏好的、极为关键的个人信息。
5、基于效用（Utility-based）的推荐基于效用的推荐(Utility-based)(Burke,2002;余力,2004b)是建立在对用户使用项目的效用情况上计算的，其核心问题是怎么样为每一个用户去创建一个效用函数，因此用户概貌模型很大程度上是由系统所采用的效用函数决定的，系统在用户概貌和可选集之间进行最佳匹配。
这种方法的优点是能在效用函数中考虑如卖主的可靠性、产品的可获得性等非产品因素。
6、基于知识（Knowledge-based）的推荐基于知识的推荐(Knowledge-based)使用用户知识和产品知识，通过推理什么产品能满足用户需求来产生推荐。
基于知识的推荐系统所使用的知识可以有许多种形式。
Google用了两个网页之间的链接去推断出某网页的流行度和权威度。
7、混合式（Hybrid）推荐系统基于规则的、基于内容的以及协同过滤的推荐算法由于自身的特点，在实际应用中都存在一些缺陷，因此就提出了把多种不同算法结合起来形成混合算法的解决方案。
但这些通过多种推荐方法简单组合的方式加重了计算的复杂性。
四、信任及信任模型概述关于信任的概念至今没有统一认识。
1998年罗素等人提出了一个信任的广义定义：信任是建立在对另一方意图和行为评估基础上的不设防的心理状态。
Mayer et al(1995)提出的信任定义成为了当代电子商务信任研究中引用最为频繁的定义之一：信任是不管乙方对另一方的监控和控制能力如何，他总是认为另一方将按照他重要的行为方式行事，从而愿意将自己置于另一方的行为而容易受到攻击（承担风险）的状态。
一些专门针对网络商业信任的研究表明，有多重因素在消费者信任的形式过程中有影响作用。
比如Mayer(1995)发现商务活动中产生信任的主要因素是能力（Ability）、诚实（Integrity）和善意(Benevolence)。
Genfen(2002)通过对美国310名MBA学生的研究也证明了网络交易的信任形成主要依赖于卖方的能力、善良和忠诚品质，并对购买决策产生决定性的影响。
此外鲁耀斌（2007）证明，卖方销售的产品品牌、种类、可靠性、质量、定制、类型、广告、价格差异和有效性等都能影响消费者对网上购物的信任。
李沁芳和刘仲英指出消费者评价对用户的交易可靠性的信任信念有着正向影响。
谭春辉把影响B2C网站信任度分解为网站结构信任度、网站服务信任度和网络影响信任度三个方面。
目前国内外已经有一些电子商务网站开始建立SNS社区，让用户同自己的好友（朋友、同事、同学、家人等）保持联系，及时了解他们的最新状况与动态信息，获得更可靠的购物经验与建议，使得原本陌生的用户之间建立联系，产生信任，然而，现在的电子商务网站并没有充分利用人们之间的信任关系，熟人的评价也没有发挥出应有的导向作用。
对于信任的研究，P2P领域已经有很多优秀的算法和模型，如Kamvar等人提出的EigenRep信任模型、Song等人提出的FuzzyTrust模型、陈海宝等人提出的基于关系强度的交互信任计算模型、李勇军等人归纳总结了信任模型和信任推理方法的最新研究成果。
然而目前社会性网络中信任的研究还处于起步阶段，研究成果较少，Jennifer等人提出利用FOAF在基于Web的社交网络中计算没有直接联系用户之间的信任度关系，但是其信任度仅有两种取值（0表示不信任，1表示信任）使其很难用于现实的环境中；Wang等人基于电子商务中卖家的交易记录并使用社交网络中两个指标k-core和center weights来预测出有交易风险的卖家，但是这种方法必须要求有交易记录存在，也不适用于计算普通用户之间的信任度；Bhuiyan等人提出了在基于地理位置的社会性网络中结合信任与社会声誉来决策推荐的机制，该机制没有给出社会声誉的具体计算方法；雷环等人提出结合声誉与主观逻辑来为用户推荐产品或服务，分析了SNS中恶意主体信任度的变化，其计算方法来源于P2P领域，是建立在SNS网络中存在有恶意行为的主体，并且其它主体可以对其恶意行为评分的基础之上，并不适用于一般的SNS 中用户间信任度计算的需求。
