展望O2O商务安全：基于可信用户和服务提供商建模的研究

本书以O2O电子商务开放网络环境下的信任评估、信任建模等安全问题为背景，研究了O2O商务社会网络中的可信用户群体识别和服务提供商声誉建模等问题，并在此基础上，进行了可信服务商推荐方法和可信服务推荐方法的研究。然而上述研究中还存在许多不足之处需要进一步探索和思考，未来的研究工作将从以下几个方面进行展开。

1.研究TMBA模型的简化工作

本书研究的面向O2O服务的移动社交网络可信用户群体识别模型，侧重于理论和方法上的探讨，计算过程仍然较为复杂。面对计算资源有限的用户移动智能设备，如何对该识别模型进行简化，在保证模型识别精度的情况下，降低计算复杂度，仍然需要进行进一步的研究。

2.研究非常态评价对O2O商家声誉的影响

在实际的O2O电子商务平台中，用户的非常态评价，如追加评论、图片评论以及社交网络中的讨论，常常能够更加真实地反映用户的交易体验，因此，有必要对这些非常态评价进行研究，分析它们在O2O商家声誉模型中的影响，以构建出更加有效的O2O商家声誉模型。

3.研究能够抵御大范围共谋行为的信任模型

现有的O2O电子商务平台中，商家常常通过返现金、优惠、折扣等方式激励用户进行好评，这违背了用户评价的真实意愿，形成了恶意大范围共谋行为。因此，有必要针对这一现象进行信任研究，评估用户好评、中评、差评行为的真实性，抵御这种共谋行为的影响。(www.xing528.com)

4.研究基于非确定性方法的信任建模

因为信任评估的主观特性，一些非确定性方法如主观逻辑理论、模糊数学等方法在研究信任评估时具有一些独特的优势，因此有必要将这些不确定性方法引入到O2O商务的信任建模研究中。

5.研究用户个性化行为对服务推荐的影响

用户的购买、交易行为牵涉到多个方面，如用户的当前心理状态、用户使用服务的时间序列等因素都会对用户的服务选择和评价产生影响，对这些个性化因素进行考虑，将有助于提高推荐方法的精确度。

6.融合兴趣点推荐的理论和方法

兴趣点推荐是目前推荐领域研究的热点，取得了不少研究成果。因为O2O商务具有地域范围特性，借鉴兴趣点推荐的理论成果，将其融合进O2O服务和O2O商家推荐方法中，有助于提高O2O推荐方法的准确度。