本文關(guān)鍵詞：基于社交網(wǎng)絡(luò)的移動應(yīng)用推薦系統(tǒng)研究及應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《重慶大學(xué)》 2014年

基于社交網(wǎng)絡(luò)的移動應(yīng)用推薦系統(tǒng)研究及應(yīng)用

李迎辰  

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)、移動通信技術(shù)的迅速發(fā)展，智能移動終端如手機、平板電腦的大量普及，移動上網(wǎng)已經(jīng)超越傳統(tǒng)PC上網(wǎng)成為第一大上網(wǎng)終端[1]。近年來，移動應(yīng)用程序市場作為一種新興的電子商務(wù)平臺得到蓬勃發(fā)展。人們通過手機應(yīng)用市場安裝各種各樣的應(yīng)用程序，給工作、生活、學(xué)習(xí)來了極大的便利和樂趣。幾大應(yīng)用市場也都即將或者已經(jīng)邁入百萬級的數(shù)量，在這樣海量的應(yīng)用程序中查到自己感興趣的內(nèi)容對于普通用戶來說是件苦惱的事情。而對于應(yīng)用市場來說，傳統(tǒng)檢索、分類并不能提高用戶購買使用熱情，盡管一些應(yīng)用市場加入了一些推薦技術(shù)，但是冷啟動、數(shù)據(jù)稀疏性問題依然嚴(yán)重。與此同時，社交網(wǎng)絡(luò)作為一種面向社會性網(wǎng)絡(luò)的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)平臺，在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域發(fā)展迅速。使用者可以通過“朋友的朋友”建立起朋友關(guān)系，也可以和不熟悉但是性格、興趣相近而用戶建立關(guān)系。社交網(wǎng)絡(luò)社區(qū)得到了用戶的青睞，在線上、線下都發(fā)揮著越來越來重要的作用。 本文針對目前移動應(yīng)用市場在個性化推薦過程中，特別是協(xié)同過濾推薦中面臨的數(shù)據(jù)稀疏性問題，在研究了社交網(wǎng)絡(luò)、協(xié)同過濾推薦相關(guān)理論技術(shù)后，提出一種基于社交網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同過濾推薦方法模型并對其進行了驗證，在此基礎(chǔ)上設(shè)計并實現(xiàn)了基于社交網(wǎng)絡(luò)的移動應(yīng)用推薦系統(tǒng)原型。 本文完成的主要工作如下： ①研究了個性化推薦技術(shù)、社交網(wǎng)絡(luò)理論的國內(nèi)外現(xiàn)狀，分析目前推薦系統(tǒng)普遍面臨的問題，探討把社交網(wǎng)絡(luò)運用到推薦系統(tǒng)的可行性。 ②針對本文的應(yīng)用場景研究了Android開發(fā)、協(xié)同過濾推薦相關(guān)技術(shù)、社交網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法，對比分析了協(xié)同過濾的三種推薦方式的優(yōu)缺點。研究了社交網(wǎng)絡(luò)中用戶興趣模型的獲取和計算方式，提出一種基于社交網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同過濾推薦模型并進行驗證分析。 ③針對推薦模型設(shè)計基于社交網(wǎng)絡(luò)的移動應(yīng)用推薦系統(tǒng)的移動端和服務(wù)端。移動端用于收集用戶數(shù)據(jù)，相應(yīng)請求等，服務(wù)器用于數(shù)據(jù)分析和推薦模型的處理。 ④實現(xiàn)了移動應(yīng)用推薦系統(tǒng)主要模塊的原型。包括客戶端的用戶操作行為數(shù)據(jù)的獲取和推薦應(yīng)用程序的展示，服務(wù)端社交網(wǎng)絡(luò)模塊和推薦模塊。 ⑤通過實例對原型系統(tǒng)進行了驗證，驗證了模型設(shè)計的可行性和有效性，，對原型系統(tǒng)進行了分析并歸納總結(jié)。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TP391.3
【目錄】：

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  本文關(guān)鍵詞：基于社交網(wǎng)絡(luò)的移動應(yīng)用推薦系統(tǒng)研究及應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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