本书针对O2O电子商务的信任评估问题进行研究，并在其基础之上，研究了适合于O2O电子商务的可信推荐方法，以提高用户对O2O电子商务的满意度，促进O2O电子商务的健康发展。本书的结构安排如图1-5所示。
第一章绪论。首先介绍了本书的研究背景，对O2O电子商务的概念、交易流程、交易过程所涉及的信任闭环及可信推荐问题进行了分析讨论。然后针对这些问题，阐述了本研究的理论和实践意义，并进一步介绍了研究的具体内容和创新点。最后对本文的组织结构进行了简述。
第二章信任及相关推荐方法综述。本章分为两个部分，第一部分为信任研究综述，第二部分为相关推荐方法综述。在第一部分中，对当前的信任研究进行了分析和总结，介绍了信任的定义、信任的属性特征、声誉的定义、声誉与信任的关系等内容，阐述了当前信任评估所使用的方法以及现有的信任模型所存在的优缺点，并重点描述了当前O2O商务信任研究所面临的问题。在第二部分中，对当前的推荐方法研究进行了分析和总结，介绍了当前推荐方法的分类，描述了O2O相关推荐方法的研究现状，重点阐述了当前O2O商务推荐方法研究所面临的问题。
第三章提出了面向O2O服务的移动社交网络个性化可信群体识别模型。首先，介绍了Advogato信任模型和Mark Granovetter所提出的社会网络理论。然后基于这两大理论体系，提出了适用于O2O商务的个性化可信群体识别模型（TMBA），再基于TMBA模型对目标用户社交网络中的可信用户进行识别、搜索和排序输出。最后，基于真实数据集进行了对比实验，对模型的预测准确度、漏检率及Top排序范围进行了检验。
第四章提出了基于社交网络可信群体的轻量级服务推荐方法。首先，对前述的TMBA模型进行修改得到SEMBA（Senior Trust Model based on Advogato-SEMBA）模型，并基于SEMBA模型计算得到目标用户的可信用户群体。然后结合用户的兴趣偏好特征、社交圈子相似度和互动程度，提出基于社交网络可信群体的轻量级服务推荐方法。最后，将该推荐方法应用于真实数据集，检验该推荐方法的评分预测准确度和抗托攻击能力。
第五章提出了一种多维度的O2O服务商声誉计算模型。首先，对O2O服务提供商声誉进行形式化定义。然后根据用户的评论、反馈建立商家的服务声誉，同时根据商家的运营历史、客流量、价格偏离度等客观因素建立商家的实体声誉，再根据声誉模型ESRep（Reputation Model based on Entity Reputation and Service Reputation of Service Provider-ESRep）计算得到商家的综合声誉。最后通过仿真实验，验证了ESRep声誉模型的计算准确度和抗欺诈能力。
第六章提出了基于声誉计算的可信O2O服务提供商推荐方法。首先，对传统的用户服务评价矩阵进行抽取，以O2O服务提供商为单位，生成每个商家的服务评价矩阵。然后在商家服务评价矩阵的基础上，计算得到用户对每个商家的综合评价，生成用户商家评价综合矩阵。并将商家的声誉模型与用户商家评价综合矩阵进行融合，提出基于声誉计算的可信O2O服务提供商推荐方法。最后，通过将该推荐方法应用于真实数据集，以检验该推荐方法的评分预测准确度和抗欺诈能力。
第七章对本书所做的工作进行了分析和总结，并对下一步研究工作进行了展望。
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图1-5 本书组织结构图
【注释】
[1]MBAlib.Online To Offline.http：//wiki.mbalib.com/wiki/O2O.
[2]Alex R.Why online2offline commerce is a trillion dollar opportunity.http：//techcrunch.com/2010/08/07/why-online2offline-commerce-is-a-trillion-dollar-opportunity/.
[3]Wikipeia.Uber（company）[EB/OL].https：//en.wikipedia.org/wiki/Uber_（company）.
[4]陈述.一站式O2O生活服务：三个战场包揽我们全部生活.http：//ec.iresearch.cn/oec/20150428/249270.shtml，2015April.
[5]艾瑞咨询.2017中国社区O2O行业研究报告.http：//report.iresearch.cn/report/201707/3024.shtml.
[6]2016年315晚会.http：//315.cntv.cn/special/2016/index.shtml，2016，3，15.
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