本文選題：移動電子商務(wù) + 情景模型�。� 參考：《情報理論與實(shí)踐》2017年10期

【摘要】：[目的/意義]文章用樹形結(jié)構(gòu)圖對影響移動商務(wù)用戶即時信息需求的情景要素進(jìn)行分類,提出一種融入用戶個性化情景要素的推薦模型。[方法/過程]在該模型中,通過用戶當(dāng)前情景和歷史評分?jǐn)?shù)據(jù)計算出對每個用戶即時信息需求影響最大的K個情景要素,以此構(gòu)造用戶個性化情景,并將其作為輸入條件改進(jìn)已有的基于情景的多維信息推薦算法進(jìn)而進(jìn)行項目推薦。[結(jié)果/結(jié)論]通過Movie lens與MBook Crossing數(shù)據(jù)集對該模型中改進(jìn)的算法和其他3種算法進(jìn)行比較,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:該模型的預(yù)測精度較高,可有效提高用戶滿意度,更能有效地解決移動商務(wù)環(huán)境下的個性化推薦問題。
[Abstract]:[objective / significance] this paper classifies the contextual elements that affect the demand of instant information for mobile commerce users by using tree structure diagram, and proposes a recommendation model that integrates the personalized situational elements of users. [method / process] in this model, the K scenario elements that have the greatest impact on the immediate information requirements of each user are calculated from the user's current scenario and history scoring data to construct the user's personalized scenario. It is used as input condition to improve the existing multi-dimensional information recommendation algorithm based on scenario. [results / conclusion] the improved algorithm in this model is compared with other three algorithms by using Movie lens and MBook Crossing data sets. The experimental results show that the prediction accuracy of the model is high and the user satisfaction can be improved effectively. It can effectively solve the problem of personalized recommendation in mobile commerce environment.
【作者單位】： 哈爾濱理工大學(xué)管理學(xué)院;哈爾濱理工大學(xué)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目“基于‘云環(huán)境’的IT產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟知識轉(zhuǎn)移與共享機(jī)制研究”(項目編號:71272191);國家自然科學(xué)基金項目“大數(shù)據(jù)聯(lián)盟云服務(wù)模式研究”(項目編號:71672050) 黑龍江省自然科學(xué)基金項目“黑龍江省移動云計算聯(lián)盟商業(yè)模式研究”(項目編號:G201301)的成果
【分類號】：TP391.3

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10 水俊明;移動電子商務(wù)下信息安全風(fēng)險評估[D];黑龍江大學(xué);2016年

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本文編號：1985547