冯 勇，韩晓龙，付陈平，王嵘冰，徐红艳

(辽宁大学 信息学院，沈阳 110036)(*通信作者电子邮箱wrb@lnu.edu.cn)

0 引言

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。

近年来，众多学者通过研究用户信任关系与个性化商品推荐的关联，或是通过分析用户评分信息来提高推荐的准确率，但却忽视了商品自身最主要的品牌因素对推荐准确率的影响。李良等[1]将信任融合到协同过滤推荐方法中，提出将用户评分信任和偏好信任结合，但该方法在计算信任时忽略了用户间的交互关系。王海艳等[2]通过建立可信联盟的方法来提高推荐服务的精确度，考虑了信任计算中的直接信任和间接信任；但并没有充分考虑信任的非对称性，结果偏离现实信任关系。在用户评分上，Liu等[3]将用户评分相似性和用户评论进行综合考虑，这种思想在一定程度上提高了推荐的准确率，却增加了算法时间复杂度。……