【摘要】：近年來,隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、信息技術(shù)和移動(dòng)通訊技術(shù)的成熟以及服務(wù)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展的拉動(dòng)下,以移動(dòng)性、個(gè)性化等主要特征的移動(dòng)電子商務(wù)成為了電子商務(wù)發(fā)展的新方向。移動(dòng)電子商務(wù)的出現(xiàn),為來自精確營(yíng)銷、比較購物、動(dòng)態(tài)供應(yīng)鏈和實(shí)時(shí)優(yōu)化配送等方面的迫切需求提供了前所未有的機(jī)遇,同時(shí)移動(dòng)電子商務(wù)的移動(dòng)性和個(gè)性化兩點(diǎn)是傳統(tǒng)電子商務(wù)所不具備的,它們給面向移動(dòng)電子商務(wù)的商務(wù)智能技術(shù),尤其是個(gè)性化推薦技術(shù)也帶來一系列急需解決的問題。 本文的具體研究工作如下： (1)對(duì)移動(dòng)電子商務(wù)環(huán)境下個(gè)性化推薦理論及方法研究的發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行了概述和總結(jié)； (2)分析移動(dòng)環(huán)境下的用戶消費(fèi)模式,針對(duì)當(dāng)前客戶分類算法的不足,在前人研究的基礎(chǔ)上提出了一種混合型聚類算法KSP,提高了聚類精度和收斂性能；同時(shí),建立一套移動(dòng)電子商務(wù)用戶價(jià)值評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,彌補(bǔ)了餐飲客戶細(xì)分模型相對(duì)較少的不足； (3)針對(duì)移動(dòng)電子商務(wù)中個(gè)性化推薦的應(yīng)用特點(diǎn),提出了事務(wù)矩陣的概念,極大壓縮了事務(wù)數(shù)據(jù)庫的存儲(chǔ)空間和存取效率。設(shè)計(jì)了基于事務(wù)矩陣的頻繁項(xiàng)集挖掘過程,提高了算法的執(zhí)行效率；同時(shí),提出考慮情境因素的改進(jìn)規(guī)則興趣度度量方法,提高了規(guī)則的質(zhì)量。大量實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,MIAR同時(shí)提高了的用戶偏好的挖掘效率和個(gè)性化推薦質(zhì)量； (4)針對(duì)協(xié)同過濾推薦的稀疏性和傳統(tǒng)相似度度量的不足,提出一種結(jié)合了考慮情境的用戶聚類和用戶間互動(dòng)行為的改進(jìn)協(xié)同過濾模型。前者可有效降低用戶評(píng)分的稀疏性,后者則改進(jìn)了傳統(tǒng)相似度度量方法過于偏重用戶數(shù)據(jù)的不足。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該模型能夠有效提高協(xié)同過濾算法的評(píng)分預(yù)測(cè)精度,進(jìn)而提高個(gè)性化推薦質(zhì)量； (5)在本文提出的理論和方法基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了一個(gè)面向移動(dòng)電子商務(wù)的個(gè)性化推薦系統(tǒng)。同時(shí),實(shí)現(xiàn)了本文提出的改進(jìn)算法,并將改進(jìn)算法以COM組件的形式應(yīng)用在一個(gè)移動(dòng)電子商務(wù)環(huán)境下的餐飲個(gè)性化推薦環(huán)節(jié)中,該部分?jǐn)?shù)據(jù)分析功能在結(jié)構(gòu)上獨(dú)立于業(yè)務(wù)模塊,具有較好的可移植性和可維護(hù)性。 本研究在一定程度上推動(dòng)了移動(dòng)電子商務(wù)環(huán)境下個(gè)性化推薦領(lǐng)域相關(guān)研究的發(fā)展,并對(duì)實(shí)踐應(yīng)用提供了有利的理論及方法支持。
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：TP311.13

【引證文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2785918