【摘要】：隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)計(jì)算技術(shù)不斷發(fā)展,智能手機(jī)等移動(dòng)終端成為人們通信交流和數(shù)據(jù)訪問的主要工具,情境感知服務(wù)在這樣的背景下產(chǎn)生并日漸影響著人們的生活。與此同時(shí),人們生活水平的提高,消費(fèi)購物已經(jīng)成為人們生活的重要組成部分。根據(jù)用戶當(dāng)前的情境,對(duì)用戶即將進(jìn)行的行為和需要的服務(wù)進(jìn)行預(yù)測(cè),在企業(yè)的精確化營銷、商品服務(wù)的個(gè)性化定制方面有較大的意義,同時(shí)也能為用戶節(jié)約時(shí)間和精力,營造良好的便捷消費(fèi)體驗(yàn)。目前,在基于情境的消費(fèi)行為預(yù)測(cè)方面的研究還處于初步階段,存在情境權(quán)重缺乏量化標(biāo)準(zhǔn),用戶行為預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性不足等問題。如何有效獲取情境信息,并基于情境對(duì)用戶的消費(fèi)行為進(jìn)行預(yù)測(cè)成為了個(gè)性化服務(wù)領(lǐng)域面臨的課題。本課題依托國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目,通過研究移動(dòng)環(huán)境下用戶情境信息的獲取和分析策略,以及基于情境的用戶消費(fèi)行為預(yù)測(cè)方法,從而挖掘有效信息,使用戶能夠通過移動(dòng)終端更好地體驗(yàn)并獲取情境感知所帶來的個(gè)性化推薦等優(yōu)質(zhì)服務(wù)。本文主要研究工作如下:①分析國內(nèi)外在情境感知和移動(dòng)終端行為分析領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀,并針對(duì)目前存在的問題提出解決方案。②探究情境感知的理論和技術(shù),分直接情境信息采集和潛在情境信息獲取兩方面研究移動(dòng)終端用戶情境信息獲取的方法,并對(duì)獲取的情境信息進(jìn)行量化模型構(gòu)建。③通過研究情境建模方法以及情境相似度算法,對(duì)情境信息進(jìn)行建模、分析和處理。在此基礎(chǔ)上結(jié)合情境信息熵的思想對(duì)情境權(quán)重進(jìn)行計(jì)算,以便提高情境相似度計(jì)算的準(zhǔn)確性。④結(jié)合情境感知技術(shù)和移動(dòng)終端用戶消費(fèi)行為的特殊性,改進(jìn)傳統(tǒng)的用戶行為分析和預(yù)測(cè)算法,提出一種基于情境相似度和二次聚類的協(xié)同過濾算法(CTCF)和一種基于情境的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法,并進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證其效果和性能。根據(jù)這兩種算法的側(cè)重點(diǎn),提出基于這兩種算法的組合預(yù)測(cè)機(jī)制,增加用戶行為預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。⑤結(jié)合商業(yè)領(lǐng)域移動(dòng)終端用戶消費(fèi)行為預(yù)測(cè)的解決方案,設(shè)計(jì)一個(gè)基于用戶消費(fèi)行為預(yù)測(cè)的自助導(dǎo)購系統(tǒng),并將本文的預(yù)測(cè)算法應(yīng)用于該系統(tǒng)的消費(fèi)推薦中。
[Abstract]:With the development of mobile Internet and mobile computing technology, mobile terminals such as smart phones have become the main tools of communication and data access. At the same time, with the improvement of people's living standard, consumer shopping has become an important part of people's life. According to the user's current situation, the prediction of the user's upcoming behavior and needs will have great significance in the enterprise's precise marketing and the personalized customization of the goods and services, and at the same time, it can save time and energy for the user. Create a good experience of convenient consumption. At present, the research on situation-based consumer behavior prediction is still in the initial stage, there are some problems such as the lack of quantitative standard of situation weight, the lack of accuracy of user behavior prediction and so on. How to obtain the situation information effectively and predict the consumer behavior based on the situation has become a topic in the field of personalized service. Based on the project of National Natural Science Foundation of China, this paper studies the strategies of obtaining and analyzing user's situation information in mobile environment, as well as the forecasting method of user's consumption behavior based on situation, so as to mine the effective information. Through mobile terminals, users can better experience and obtain the high quality services such as personalized recommendation brought about by situational awareness. The main research work of this paper is as follows: 1. Analyze the current situation of situational perception and mobile terminal behavior analysis at home and abroad, and propose a solution for the existing problems. 2. Explore the theory and technology of situational awareness. The methods of situation information acquisition for mobile terminal users are studied in two aspects: direct situation information acquisition and potential situation information acquisition. By studying the situational modeling method and the situational similarity algorithm, the situational information is modeled, analyzed and processed. In order to improve the accuracy of situational similarity calculation, combining with context-aware technology and the particularity of consumer behavior of mobile end-users, the paper calculates the weight of situation with the idea of situational information entropy. By improving the traditional user behavior analysis and prediction algorithm, a collaborative filtering algorithm based on situational similarity and quadratic clustering (CTCF) and a situation-based association rule algorithm (CTCF) are proposed, and simulation experiments are carried out to verify the effectiveness and performance of the algorithm. According to the emphasis of the two algorithms, the combined prediction mechanism based on these two algorithms is proposed to increase the accuracy and practicability of user behavior prediction, and combine with the solution of consumer behavior prediction of mobile end users in the commercial field. A self-help shopping guide system based on consumer behavior prediction is designed, and the prediction algorithm is applied to the consumption recommendation of the system.
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP391.3

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本文編號(hào)：2206911