發(fā)布時(shí)間：2021-02-01 18:19

　　社交網(wǎng)絡(luò)通過分享內(nèi)容、即時(shí)交流等形式為人們提供了一個(gè)拓展社交的平臺,隨著智能手機(jī)等移動(dòng)設(shè)備的普及以及無線數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)的提高,社交網(wǎng)絡(luò)正在從PC端向移動(dòng)端快速演進(jìn),出現(xiàn)了大量針對移動(dòng)設(shè)備設(shè)計(jì)的新應(yīng)用和新服務(wù)。同時(shí)得益于智能移動(dòng)設(shè)備感知計(jì)算能力的不斷增強(qiáng),越來越多的用戶上下文信息得以被實(shí)時(shí)感知,使得利用豐富的用戶上下文信息以及社交網(wǎng)絡(luò)中積累的大量用戶數(shù)據(jù)（如用戶的個(gè)人信息、偏好、社會關(guān)系、對服務(wù)內(nèi)容的評價(jià)等）為用戶提供更加準(zhǔn)確和個(gè)性化的服務(wù)成為可能。為了更準(zhǔn)確和迅速地從海量的服務(wù)和應(yīng)用中找到用戶感興趣的內(nèi)容,實(shí)現(xiàn)個(gè)性化服務(wù)推薦的目的,本文針對移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)上下文感知推薦機(jī)制做了一些研究與探討。論文主要研究內(nèi)容包括：1.通過對移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)的深入理解和上下文感知推薦過程的不斷學(xué)習(xí),在普適上下文感知計(jì)算模型的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了一個(gè)面向過程的移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)上下文感知推薦模型。并利用層次化和FSM等建模方法,通過Ptolemy Ⅱ建模工具實(shí)現(xiàn)了具體的建模過程,論證和探討了該模型的可行性以及對移動(dòng)環(huán)境的支持。2.將上下文相似度與興趣相似度結(jié)合,并用AHP算法確定各自所占的權(quán)重,改進(jìn)了傳統(tǒng)的用戶相似度計(jì)算方法；... 

【文章來源】：北京交通大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
中文摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 當(dāng)前研究現(xiàn)狀
    1.3 目的和意義
    1.4 研究內(nèi)容和主要工作
    1.5 論文結(jié)構(gòu)和安排
2 研究基礎(chǔ)與相關(guān)概念
    2.1 移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)
        2.1.1 社交網(wǎng)絡(luò)
        2.1.2 移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)
    2.2 個(gè)性化推薦技術(shù)
        2.2.1 基于內(nèi)容的過濾
        2.2.2 基于協(xié)同過濾
        2.2.3 混合式過濾
    2.3 上下文感知推薦系統(tǒng)
        2.3.1 上下文
        2.3.2 上下文感知計(jì)算
        2.3.3 上下文感知推薦生成技術(shù)
    2.4 本章小結(jié)
3 移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)上下文感知推薦模型
    3.1 模型整體框架結(jié)構(gòu)與描述
        3.1.1 原始數(shù)據(jù)感知與采集模塊
        3.1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊
        3.1.3 上下文感知推薦生成模塊
        3.1.4 評價(jià)與自適應(yīng)改進(jìn)模塊
        3.1.5 數(shù)據(jù)存儲模塊
        3.1.6 隱私與安全模塊
    3.2 基于Ptolemy Ⅱ的模型描述
        3.2.1 Ptolemy Ⅱ建模環(huán)境
        3.2.2 上下文信息建模
        3.2.3 模型的層次化
        3.2.4 模型的細(xì)化
        3.2.5 對FSM狀態(tài)的精化
        3.2.6 Ptolemy Ⅱ?qū)σ苿?dòng)環(huán)境的支持
    3.3 本章小結(jié)
4 信任增強(qiáng)的上下文感知推薦機(jī)制
    4.1 信任增強(qiáng)的上下文感知推薦機(jī)制的設(shè)計(jì)
        4.1.1 傳統(tǒng)上下文感知推薦過程
        4.1.2 信任增強(qiáng)的上下文感知推薦生成流程
    4.2 移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)用戶模型
        4.2.1 用戶關(guān)系模型
        4.2.2 用戶興趣模型
    4.3 信任增強(qiáng)的復(fù)合相似度計(jì)算
        4.3.1 關(guān)系生成的信任度
        4.3.2 上下文相似度
        4.3.3 興趣相似度
        4.3.4 相似度復(fù)合方法
        4.3.5 算法實(shí)現(xiàn)與性能分析
    4.4 本章小結(jié)
5 移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)興趣點(diǎn)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    5.1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)
        5.1.1 開發(fā)環(huán)境
        5.1.2 系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)
        5.1.3 系統(tǒng)功能
    5.2 系統(tǒng)核心模塊實(shí)現(xiàn)
        5.2.1 移動(dòng)客戶端模塊
        5.2.2 服務(wù)端模塊
    5.3 系統(tǒng)測試
        5.3.1 移動(dòng)客戶端功能測試
        5.3.2 服務(wù)器端壓力測試
    5.4 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 未來工作展望
參考文獻(xiàn)
作者簡歷
學(xué)位論文數(shù)據(jù)集


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]移動(dòng)推薦系統(tǒng)及其應(yīng)用[J]. 孟祥武,胡勛,王立才,張玉潔.  軟件學(xué)報(bào). 2013(01)
[2]社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)中一種基于用戶上下文的信任度計(jì)算方法[J]. 喬秀全,楊春,李曉峰,陳俊亮.  計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2011(12)
[3]上下文感知推薦系統(tǒng)[J]. 王立才,孟祥武,張玉潔.  軟件學(xué)報(bào). 2012(01)
[4]基于偏好推薦的可信服務(wù)選擇[J]. 朱銳,王懷民,馮大為.  軟件學(xué)報(bào). 2011(05)
[5]上下文感知的移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)選擇機(jī)制研究[J]. 王玉祥,喬秀全,李曉峰,孟洛明.  計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2010(11)
[6]任務(wù)計(jì)算中基于語義Web的上下文感知服務(wù)選擇[J]. 黃潤才,莊怡雯,周集良,曹奇英.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2009(03)
[7]互聯(lián)網(wǎng)推薦系統(tǒng)比較研究[J]. 許海玲,吳瀟,李曉東,閻保平.  軟件學(xué)報(bào). 2009(02)
[8]個(gè)性化推薦系統(tǒng)的研究進(jìn)展[J]. 劉建國,周濤,汪秉宏.  自然科學(xué)進(jìn)展. 2009(01)
[9]基于信任度的授權(quán)委托模型[J]. 廖俊國,洪帆,朱更明,楊秋偉.  計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2006(08)
[10]基于項(xiàng)目評分預(yù)測的協(xié)同過濾推薦算法[J]. 鄧愛林,朱揚(yáng)勇,施伯樂.  軟件學(xué)報(bào). 2003(09)

博士論文
[1]上下文感知計(jì)算若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 李蕊.湖南大學(xué) 2007

碩士論文
[1]多媒體系統(tǒng)中個(gè)性化推薦的研究和設(shè)計(jì)[D]. 唐沁欽.北京交通大學(xué) 2012



本文編號：3013219