本文關(guān)鍵詞：集團(tuán)企業(yè)基于iOS的市場(chǎng)智能分析與個(gè)性化服務(wù)推送的研究

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【摘要】：在大數(shù)據(jù)與不斷增長(zhǎng)的用戶數(shù)量的復(fù)雜協(xié)作環(huán)境中,企業(yè)如何能夠充分的整合現(xiàn)有的人力物力、業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)資源,使得企業(yè)的信息資源能夠及時(shí)的交換和獲取,這是一個(gè)企業(yè)提高競(jìng)爭(zhēng)力和企業(yè)效率的一個(gè)關(guān)鍵因素。然而如何結(jié)合不同用戶的角色任務(wù)特點(diǎn)、在多人動(dòng)態(tài)協(xié)作的過程中,相應(yīng)地管理以及推送相關(guān)資源信息,是動(dòng)態(tài)協(xié)作過程中的難點(diǎn),也是實(shí)現(xiàn)企業(yè)智能輔助的重點(diǎn)。本文將個(gè)性化推送與iOS這個(gè)用戶量廣闊的穩(wěn)定平臺(tái)結(jié)合起來,研究協(xié)同過濾推薦(Collaborative Filtering recommendation)技術(shù),通過分析用戶興趣,找到指定用戶的相似用戶群,綜合這些用戶群對(duì)某一信息的評(píng)價(jià),對(duì)指定用戶的喜好程度進(jìn)行預(yù)測(cè),將會(huì)是企業(yè)移動(dòng)營(yíng)銷的一大助力。本文的主要工作包括:(1)情景感知的移動(dòng)推薦系統(tǒng)框架的研究首先,對(duì)情景感知的定義、情景感知計(jì)算以及感知系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)等理論進(jìn)行闡述;其次,討論通用的情景感知框架并將移動(dòng)推薦和傳統(tǒng)PC推薦進(jìn)行對(duì)比分析,根據(jù)移動(dòng)推薦的特性,本文提出并設(shè)計(jì)了基于情景感知的移動(dòng)平臺(tái)推薦框架;最后,根據(jù)企業(yè)情景的不同對(duì)推送的內(nèi)容進(jìn)行了分類。(2)基于協(xié)同過濾算法的幾種個(gè)性化服務(wù)推送的探究對(duì)協(xié)同過濾下基于用戶的協(xié)同過濾和基于項(xiàng)目的協(xié)同過濾算法進(jìn)行詳細(xì)的研究介紹,并在企業(yè)情景下,以用戶為中心,利用情景感知細(xì)分了幾種個(gè)性化推送服務(wù)的研究情景,分別是基于角色的個(gè)性化推送服務(wù)、基于區(qū)域市場(chǎng)的個(gè)性化推送服務(wù)以及基于用戶實(shí)時(shí)行為的個(gè)性化推送服務(wù),并基于這幾種推送服務(wù)對(duì)算法加以整理和改進(jìn)。(3)搭建Web Service服務(wù)架構(gòu)和iOS平臺(tái)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)本文建立了支持各種平臺(tái)的Web Service架構(gòu)服務(wù)平臺(tái),通過服務(wù)端和移動(dòng)端使用SOAP請(qǐng)求相應(yīng)并以XML數(shù)據(jù)格式傳輸數(shù)據(jù),保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶?shí)時(shí)性和正確性,實(shí)現(xiàn)了各種平臺(tái)的應(yīng)用協(xié)同。同時(shí),研究了iOS平臺(tái)近兩年推出的CloudKit云服務(wù)組件以及它的優(yōu)勢(shì),在某些時(shí)候可以將其用作服務(wù)端存儲(chǔ)大量的復(fù)雜數(shù)據(jù)以減輕企業(yè)服務(wù)器的傳輸壓力。本文中,我們利用CloudKit技術(shù)實(shí)現(xiàn)了iOS移動(dòng)端的復(fù)雜分析數(shù)據(jù)的存儲(chǔ),同時(shí),根據(jù)安徽APP的銷售分析功能對(duì)相關(guān)的移動(dòng)界面進(jìn)行了設(shè)計(jì)。
【關(guān)鍵詞】：情景感知 協(xié)同過濾 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) iOS平臺(tái) 信息推送 個(gè)性化推薦
【學(xué)位授予單位】：浙江理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.3
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 論文研究的背景及意義10-11
• 1.1.1 論文研究的背景10-11
• 1.1.2 研究的目的和意義11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2.1 個(gè)性化推薦系統(tǒng)的現(xiàn)狀11-13
• 1.2.2 推薦算法的研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容14-15
• 1.4 論文的組織安排15-16
• 第二章 相關(guān)技術(shù)和理論的介紹16-22
• 2.1 iOS平臺(tái)相關(guān)技術(shù)16-19
• 2.1.1 移動(dòng)設(shè)備上的推送機(jī)制16-17
• 2.1.2 iOS平臺(tái)推送原理17-18
• 2.1.3 CloudKit18-19
• 2.2 協(xié)同過濾的推薦原理簡(jiǎn)介19-21
• 2.2.1 基于用戶的推薦20
• 2.2.2 基于項(xiàng)目的推薦20-21
• 2.3 本章小結(jié)21-22
• 第三章 情景感知的移動(dòng)推薦系統(tǒng)框架22-34
• 3.1 引言22
• 3.2 情景感知的相關(guān)理論22-23
• 3.2.1 情景的定義和情景感知22
• 3.2.2 情景感知計(jì)算的概念22-23
• 3.2.3 情景感知系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)23
• 3.3 基于情景感知的移動(dòng)推薦框架設(shè)計(jì)23-28
• 3.3.1 通用的情景感知框架模型23-25
• 3.3.2 移動(dòng)推薦與傳統(tǒng)推薦25-26
• 3.3.3 移動(dòng)平臺(tái)的推薦系統(tǒng)框架26-28
• 3.4 企業(yè)環(huán)境下的情景感知28-33
• 3.4.1 用戶情景29
• 3.4.2 時(shí)間情景29-31
• 3.4.3 市場(chǎng)情景31-33
• 3.5 本章小結(jié)33-34
• 第四章 基于智能分析的個(gè)性化服務(wù)推送的研究34-50
• 4.1 引言34-35
• 4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)35-36
• 4.3 協(xié)同過濾推薦算法概述及原理36-40
• 4.3.1 基于User-Based的協(xié)同過濾推薦算法36-38
• 4.3.2 基于Item-Based的協(xié)同過濾推薦算法38-40
• 4.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和協(xié)同過濾的結(jié)合40-42
• 4.4.1 基礎(chǔ)的用戶偏好模型41
• 4.4.2 用戶偏好模型的訓(xùn)練41-42
• 4.5 個(gè)性化推送服務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景的研究42-49
• 4.5.1 基于角色的個(gè)性化推送43-45
• 4.5.2 基于區(qū)域市場(chǎng)的個(gè)性化推送45-47
• 4.5.3 基于用戶實(shí)時(shí)行為的個(gè)性化推送47-49
• 4.6 本章小結(jié)49-50
• 第五章 基于iOS平臺(tái)的應(yīng)用服務(wù)架構(gòu)50-63
• 5.1 引言50
• 5.2 iOS推送服務(wù)器的搭建50-51
• 5.3 Web Service服務(wù)的架構(gòu)設(shè)計(jì)51-55
• 5.3.1 Web Service的基礎(chǔ)概念與組件51-53
• 5.3.2 Web Service之間的協(xié)同關(guān)系53-54
• 5.3.3 SOAP的類型選擇54
• 5.3.4 基于Web Service服務(wù)的平臺(tái)總體架構(gòu)54-55
• 5.4 iOS平臺(tái)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與界面設(shè)計(jì)55-62
• 5.4.1 CoreData與SQLite56
• 5.4.2 CloudKit的優(yōu)勢(shì)分析56-57
• 5.4.4 分析模塊的模型和界面設(shè)計(jì)57-62
• 5.5 本章小結(jié)62-63
• 第六章 總結(jié)與展望63-65
• 6.1 全文總結(jié)63-64
• 6.2 研究展望64-65
• 參考文獻(xiàn)65-68
• 致謝68-69
• 攻讀學(xué)位期間的研究成果69

【相似文獻(xiàn)】

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5 李建國(guó);姚良超;湯庸;郭歡;;基于認(rèn)知度的協(xié)同過濾推薦算法[A];第26屆中國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（B輯）[C];2009年

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5 高e，

本文編號(hào)：653128