基于本体的电商服务均衡预测仿真

对电商服务过程中用户的需求进行准确预测,可以扩大电商服务范围,提高电商的服务质量。进行需求预测时,需要针对影响电商服务的不同因素,建立不同的预测指标,而传统的利用双重邻居选取策略,只能以单一指标为基础进行推荐行为的选取,降低了电商服务需求预测的准确性。提出一种本体的电商服务过程中用户需求均衡预测方法。首先构建电商服务均衡推荐用户本体,计算本体之间的语义相似度,得到相似用户集合,并将预测目标用户的近邻对象作为预测群,计算群中预测概率较高的信任子群,通过不确定近邻的动态度量进行平衡的预测,有效的完成了对电商服务中用户需求均衡预测。仿真结果证明,上述方法可以有效地提升电商服务中用户需求预测的准确性。