本文關(guān)鍵詞：云環(huán)境用戶情景興趣的移動商務(wù)推薦模型及應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《燕山大學(xué)》 2013年

云環(huán)境用戶情景興趣的移動商務(wù)推薦模型及應(yīng)用研究

劉海鷗  

【摘要】：移動互聯(lián)網(wǎng)爆炸式增長、電子商務(wù)的迅猛發(fā)展以及智能手機(jī)的快速普及，使“移動互聯(lián)新生態(tài)”在全球范圍內(nèi)迅速成長，其個(gè)性化推薦系統(tǒng)也躋身為提高企業(yè)競爭力、滿足用戶即時(shí)個(gè)性化需求的利器。但移動商務(wù)的特殊性使傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)難以簡單移植并滿足“數(shù)字宇宙”時(shí)代的特殊需求。本文的研究目的在于通過系統(tǒng)結(jié)合用戶情景興趣與云計(jì)算技術(shù)，提出面向云環(huán)境用戶情景興趣的移動商務(wù)推薦模型，解決云環(huán)境下移動商務(wù)用戶的情景推薦、信任推薦、多興趣推薦以及服務(wù)質(zhì)量偏好預(yù)測推薦等問題，最終為移動商務(wù)用戶推薦與當(dāng)前情景最為關(guān)聯(lián)的即時(shí)服務(wù)。針對論文特點(diǎn)，在研究過程中使用了社交網(wǎng)絡(luò)方法、蟻群聚類方法、蟻群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法等。 本文從事的研究工作主要如下： (1)針對移動商務(wù)情景推薦問題，結(jié)合云計(jì)算技術(shù)與移動商務(wù)用戶情景，構(gòu)建了基于移動商務(wù)用戶情景興趣的協(xié)同過濾推薦模型。通過計(jì)算基于移動商務(wù)用戶的情景相似度，構(gòu)造了與目標(biāo)用戶當(dāng)前情景相似的情景集合，然后建立基于項(xiàng)目評分情景和評分矩陣，并通過MapReduce化的協(xié)同過濾推薦方法實(shí)現(xiàn)并行推薦。 (2)針對傳統(tǒng)協(xié)同過濾存在的數(shù)據(jù)稀疏、冷啟動問題，構(gòu)建了不同信任信息條件下云環(huán)境用戶情景興趣的推薦模型�；谇榫芭d趣與富信任信息的移動商務(wù)推薦模型引入了用戶間信任關(guān)系解決協(xié)同過濾算法存在的數(shù)據(jù)稀疏性問題，并采用MapReduce的數(shù)據(jù)處理方式解決大規(guī)模的復(fù)雜社會網(wǎng)推薦問題；基于情景興趣與稀疏信任信息的移動商務(wù)推薦模型主要致力于解決現(xiàn)實(shí)情況下可用信任信息較少導(dǎo)致的推薦不準(zhǔn)確問題。 (3)針對用戶單興趣表示存在的問題，構(gòu)建了云環(huán)境用戶多情景興趣的移動商務(wù)蟻群聚類推薦模型。該模型通過對用戶情景興趣進(jìn)行層次劃分，使用改進(jìn)的層次聚類算法和新的目標(biāo)函數(shù)生成聚類的興趣樹，構(gòu)造多層次蟻群搜索路徑來發(fā)現(xiàn)目標(biāo)用戶的若干最近鄰類簇，利用類簇內(nèi)其他用戶對目標(biāo)項(xiàng)目的評分預(yù)測未評分項(xiàng)目的評分，最后結(jié)合MapReduce與協(xié)同過濾思想設(shè)計(jì)相應(yīng)推薦算法。 (4)針對移動商務(wù)服務(wù)質(zhì)量(QoS)偏好預(yù)測推薦問題，構(gòu)建了基于用戶位置情景與蟻群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的QoS服務(wù)預(yù)測混合推薦模型。模型基于用戶位置情景信息將網(wǎng)站的所有服務(wù)與用戶按自治系統(tǒng)進(jìn)行聚類，，由此構(gòu)建用戶——服務(wù)矩陣；然后將采用基于用戶和基于項(xiàng)目的方法預(yù)測的QoS值合并為一個(gè)矩陣，以此作為MapReduce化的蟻群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入進(jìn)行權(quán)值訓(xùn)練，通過權(quán)值訓(xùn)練可獲得不同協(xié)同過濾方法在不同環(huán)境下對應(yīng)的權(quán)值；最后根據(jù)這些權(quán)值得到最終服務(wù)質(zhì)量預(yù)測的QoS值。 (5)針對用戶情景興趣的移動商務(wù)推薦模型應(yīng)用問題，設(shè)計(jì)了一個(gè)移動商務(wù)景點(diǎn)推薦架構(gòu)并進(jìn)行了實(shí)證研究。首先，基于云計(jì)算思想建立旅游移動商務(wù)的景點(diǎn)推薦系統(tǒng)原型框架，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建面向景點(diǎn)推薦的用戶情景興趣模型；然后，以秦皇島高校大學(xué)生為研究對象進(jìn)行實(shí)證研究。實(shí)證結(jié)果驗(yàn)證了本文景點(diǎn)推薦系統(tǒng)的可行性，能夠滿足手機(jī)用戶當(dāng)前的個(gè)性化景點(diǎn)推薦需求。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TP391.3
【目錄】：

摘要5-7

Abstract7-13

第1章 緒論13-28

1.1 研究背景與意義13-15

1.1.1 研究背景13-14

1.1.2 研究意義14-15

1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-24

1.2.1 國外研究現(xiàn)狀15-19

1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀19-22

1.2.3 研究評述22-24

1.3 研究內(nèi)容與方法24-28

1.3.1 研究內(nèi)容24-26

1.3.2 研究方法26-28

第2章 云環(huán)境用戶情景興趣的移動商務(wù)協(xié)同過濾推薦模型28-49

2.1 問題提出及解決思路28-30

2.1.1 問題提出28-29

2.1.2 解決思路29-30

2.2 用戶情景興趣的移動商務(wù)協(xié)同過濾推薦模型30-34

2.2.1 傳統(tǒng)協(xié)同過濾推薦方法30-32

2.2.2 移動商務(wù)用戶情景興趣描述32

2.2.3 基于情景興趣評分矩陣的協(xié)同過濾推薦模型32-34

2.3 MapReduce 化的協(xié)同過濾推薦方法34-39

2.3.1 MapReduce 技術(shù)35

2.3.2 MapReduce 化的協(xié)同過濾方法35-39

2.4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證39-47

2.4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境39-40

2.4.2 數(shù)據(jù)集選擇40-41

2.4.3 度量標(biāo)準(zhǔn)41-42

2.4.4 推薦系統(tǒng)可擴(kuò)展性分析42-45

2.4.5 推薦結(jié)果精準(zhǔn)性分析45-47

2.5 本章小結(jié)47-49

第3章 云環(huán)境用戶情景興趣的移動商務(wù)信任推薦模型49-67

3.1 問題提出及解決思路49-52

3.1.1 問題提出49-50

3.1.2 解決思路50-52

3.2 富信任信息環(huán)境下用戶情景興趣推薦模型52-55

3.2.1 建模思路52-54

3.2.2 富信任信息環(huán)境下用戶情景興趣推薦方法54-55

3.3 稀疏信任信息環(huán)境下用戶情景興趣推薦模型55-61

3.3.1 建模思路56-57

3.3.2 稀疏信任信息環(huán)境下用戶情景興趣推薦方法57-61

3.4 并行推薦的 MapReduce 化61-62

3.4.1 用戶向量的 MapReduce 化61

3.4.2 共生矩陣計(jì)算的 MapReduce 化61-62

3.4.3 矩陣相乘的 MapReduce 化62

3.4.4 產(chǎn)生推薦的 MapReduce 化62

3.5 模型驗(yàn)證62-66

3.5.1 數(shù)據(jù)集的選取62-63

3.5.2 度量標(biāo)準(zhǔn)63-64

3.5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析64-66

3.6 本章小結(jié)66-67

第4章 云環(huán)境用戶多情景興趣的移動商務(wù)蟻群聚類推薦模型67-83

4.1 問題提出及解決思路67-70

4.1.1 問題提出67-68

4.1.2 解決思路68-70

4.2 多情景興趣的蟻群聚類方法70-75

4.2.1 層次聚類與蟻群算法70-71

4.2.2 蟻群聚類方法71-74

4.2.3 算法的 MapReduce 化74-75

4.3 多情景興趣的蟻群聚類推薦模型75-77

4.3.1 評分預(yù)測75-76

4.3.2 產(chǎn)生推薦76-77

4.4 模型驗(yàn)證77-81

4.4.1 數(shù)據(jù)集的選取77

4.4.2 蟻群聚類算法實(shí)驗(yàn)77-78

4.4.3 Hadoop 蟻群聚類加速性能分析78-80

4.4.4 推薦結(jié)果精準(zhǔn)性分析80-81

4.5 本章小結(jié)81-83

第5章 云環(huán)境用戶情景興趣的移動商務(wù) QoS 偏好預(yù)測推薦模型83-101

5.1 問題提出及解決思路83-85

5.1.1 問題提出83-84

5.1.2 解決思路84-85

5.2 用戶情景興趣的 QoS 偏好矩陣85-89

5.2.1 基于位置情景的用戶與服務(wù)聚類85-86

5.2.2 基于用戶的 QoS 向量值計(jì)算86-87

5.2.3 基于項(xiàng)目的 QoS 向量值計(jì)算87

5.2.4 QoS 偏好矩陣構(gòu)建87-89

5.3 用戶情景興趣的蟻群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) QoS 預(yù)測推薦模型89-97

5.3.1 蟻群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的引入89-92

5.3.2 蟻群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立92-95

5.3.3 數(shù)據(jù)歸一化處理方法95

5.3.4 MapReduce 化的權(quán)值訓(xùn)練方法95-96

5.3.5 服務(wù)質(zhì)量偏好的最終預(yù)測96-97

5.4 模型驗(yàn)證97-100

5.4.1 數(shù)據(jù)集的選取97

5.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析97-100

5.5 本章小結(jié)100-101

第6章 云環(huán)境用戶情景興趣的旅游移動商務(wù)推薦實(shí)證研究101-116

6.1 應(yīng)用背景101-102

6.2 云環(huán)境用戶情景興趣的移動商務(wù)景點(diǎn)推薦架構(gòu)102-103

6.2.1 設(shè)計(jì)思路102

6.2.2 系統(tǒng)主要模塊102-103

6.3 面向景點(diǎn)推薦的用戶情景興趣建模103-107

6.3.1 用戶情景的粒度劃分103-104

6.3.2 旅客情景興趣模型的建立104-107

6.4 景點(diǎn)推薦系統(tǒng)的應(yīng)用實(shí)例107-115

6.4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)思路108

6.4.2 用戶——項(xiàng)目評分矩陣構(gòu)建108-109

6.4.3 推薦結(jié)果及效果分析109-115

6.5 本章小結(jié)115-116

結(jié)論116-119

參考文獻(xiàn)119-128

攻讀博士學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果128-130

致謝130-131

作者簡介131

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7 丁楠;潘有能;;基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的圖書館信息聚合研究[J];圖書與情報(bào);2011年06期

8 程志宇;;企業(yè)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)營銷模式的發(fā)展趨向[J];商業(yè)研究;2010年01期

9 謝耘;;“相關(guān)性”的理論分析[J];重慶郵電學(xué)院學(xué)報(bào)(社會科學(xué)版);2006年06期

10 石晶,龔震宇,裘杭萍;基于Web使用挖掘的個(gè)性化服務(wù)系統(tǒng)[J];電子科技大學(xué)學(xué)報(bào);2002年04期

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3 程勵(lì);生態(tài)旅游脆弱區(qū)利益相關(guān)者和諧發(fā)展研究[D];電子科技大學(xué);2006年

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5 王宏;求解資源受限項(xiàng)目調(diào)度問題算法的研究[D];天津大學(xué);2005年

6 李蕊;上下文感知計(jì)算若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D];湖南大學(xué);2007年

7 鄧林義;資源受限的項(xiàng)目調(diào)度問題及其應(yīng)用研究[D];大連理工大學(xué);2008年

8 郭艷紅;推薦系統(tǒng)的協(xié)同過濾算法與應(yīng)用研究[D];大連理工大學(xué);2008年

9 徐曉華;圖上的隨機(jī)游走學(xué)習(xí)[D];南京航空航天大學(xué);2008年

10 李海強(qiáng);基于情景感知的移動接入模式挖掘及預(yù)測研究[D];北京郵電大學(xué);2009年

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2 商雪晶;基于內(nèi)容的相關(guān)書籍推薦技術(shù)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2010年

3 張迎峰;面向數(shù)字圖書館的個(gè)性化推薦算法研究[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2011年

4 耿海英;共引分析方法及其應(yīng)用研究[D];中國科學(xué)院研究生院（文獻(xiàn)情報(bào)中心）;2007年

5 葛潤霞;基于內(nèi)容聚類的協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)研究[D];山東師范大學(xué);2008年

6 盧竹兵;基于信任關(guān)系的協(xié)同過濾推薦策略研究[D];西南大學(xué);2008年

7 張金洲;我國移動商務(wù)現(xiàn)狀及發(fā)展策略研究[D];北京郵電大學(xué);2008年

8 郭建永;聚類分析在文本挖掘中的應(yīng)用與研究[D];江南大學(xué);2008年

9 陳紅亮;移動商務(wù)中基于定位的個(gè)性化推薦系統(tǒng)研究[D];湖南大學(xué);2008年

10 孫立瑩;基于組合推薦技術(shù)的個(gè)性化學(xué)習(xí)資料推薦的研究[D];大連海事大學(xué);2010年

【相似文獻(xiàn)】

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8 劉杰;移動商務(wù):提高投資回報(bào)的新籌碼[J];互聯(lián)網(wǎng)周刊;2001年35期

9 ;論中國移動商務(wù)——移動商務(wù)的期望、現(xiàn)實(shí)和挑戰(zhàn)[J];計(jì)算機(jī)與網(wǎng)絡(luò);2001年23期

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5 王寓辰;面向移動商務(wù)的協(xié)作組織及其評價(jià)研究[D];華中科技大學(xué);2010年

6 章小初;移動商務(wù)客戶價(jià)值創(chuàng)造機(jī)制研究[D];浙江大學(xué);2012年

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中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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9 龍翔;移動商務(wù)內(nèi)容服務(wù)商商業(yè)模式設(shè)計(jì)研究[D];華中科技大學(xué);2009年

10 郭莉麗;移動商務(wù)內(nèi)容服務(wù)的聚類研究[D];華中科技大學(xué);2009年

  本文關(guān)鍵詞：云環(huán)境用戶情景興趣的移動商務(wù)推薦模型及應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：191043