【摘要】：隨著移動電子商務(wù)興起,智能終端快速普及和社會網(wǎng)絡(luò)廣泛建立,并伴隨著信息化領(lǐng)域的擴展、云計算理論的提出、語義學(xué)與本體論的興起,人們已然進入大數(shù)據(jù)時代。然而,隨著信息量的驚人膨脹,人們必須付出更大的成本才能在大量泛濫的信息中尋找到合適的信息。但是在信息檢索、處理以及展示等方面相對于傳統(tǒng)PC而言,移動終端有著明顯的弱勢。如何有效的分析用戶需求,使用戶不被信息的汪洋大海所淹沒,以便捷高效的方式尋找用戶的興趣點,快速滿足用戶需求已成為移動電子商務(wù)研究的熱點之一,移動電子商務(wù)推薦系統(tǒng)隨之產(chǎn)生。與此同時,如何更好地適應(yīng)移動電子商務(wù)所特有的移動性、虛擬性、個性化、極端數(shù)據(jù)、社會性等新興特征也成為移動電子商務(wù)推薦系統(tǒng)研究的重點內(nèi)容。作為信息處理的一種新的概念和計算范式,粒計算已經(jīng)成為學(xué)術(shù)界近年來興起的研究熱潮。作為一種信息分類工具,粒計算的基本思想符合人們對實際客觀世界的認知。通過發(fā)現(xiàn)和描述粒與粒之間的特定關(guān)系,粒的思想為移動電子商務(wù)推薦系統(tǒng)模型復(fù)雜數(shù)據(jù)問題的研究提供一條新的思路和方法。本文以移動電子商務(wù)推薦系統(tǒng)模型為研究對象,將粒度分析引入到移動電子商務(wù)推薦模型中,針對移動電商特性,借助推薦模型已有研究方法和手段,利用粒度分析中的�；瓌t、合成原則、分層原則等,充分借鑒粒度分析中的基于結(jié)構(gòu)化思維的哲學(xué)思想、基于結(jié)構(gòu)化問題求解的方法論、基于結(jié)構(gòu)化信息處理的計算模式,將多層次、多視角結(jié)構(gòu)的思想引入到移動電子商務(wù)推薦系統(tǒng)模型中,構(gòu)建一種基于粒計算的個性化推薦系統(tǒng)模型。在理論和方法上為移動電子商務(wù)推薦系統(tǒng)模型研究開辟一條新的途徑,為解決實際問題提供科學(xué)依據(jù)。針對基于粒度分析的移動電商推薦的理論模型及方法,本文利用大眾點評網(wǎng)成都站餐飲數(shù)據(jù)對個性化推薦模型進行實驗分析,從推薦結(jié)果集合和屬性粒子等方面分析推薦算法的準(zhǔn)確度和多樣性。本文研究不僅有望在理論和方法上為移動電子商務(wù)推薦系統(tǒng)模型研究難點開辟新的解決路徑,而且可以拓展粒計算理論的應(yīng)用領(lǐng)域,具有重要的理論和應(yīng)用價值。
[Abstract]:With the rise of mobile e-commerce, the rapid popularization of intelligent terminals and the establishment of social networks, and with the expansion of the field of information, cloud computing theory, semantics and ontology, people have entered the era of big data. However, with the tremendous expansion of information, people have to pay more in order to find the right information in the flood of information. However, compared with traditional PC, mobile terminals have obvious disadvantages in information retrieval, processing and display. How to analyze the user's demand effectively, make the user not be submerged by the sea of information, find the user's interest point in the convenient and efficient way, satisfy the user's demand quickly has become one of the hot spots in the research of the mobile electronic commerce. The mobile e-commerce recommendation system comes into being. At the same time, how to better adapt to the unique mobile e-commerce mobile, virtual, personalized, extreme data, sociality and other emerging features has become the focus of mobile e-commerce recommendation system. As a new concept and computing paradigm of information processing, granular computing has become a hot topic in academic circles in recent years. As a kind of information classification tool, the basic idea of granular computing accords with people's cognition of the actual objective world. By discovering and describing the specific relationship between grains, the idea of grain provides a new idea and method for the study of complex data problems in the model of mobile e-commerce recommendation system. In this paper, the mobile e-commerce recommendation system model is taken as the research object, and the granularity analysis is introduced into the mobile e-commerce recommendation model. According to the characteristics of mobile ecommerce, there are some research methods and means based on the recommendation model. By using the granulation principle, composition principle, stratification principle and so on in granularity analysis, the philosophical thought based on structured thinking, the methodology of structured problem solving and the computing mode of structured information processing are fully used for reference. The idea of multi-level and multi-angle structure is introduced into the mobile e-commerce recommendation system model to construct a personalized recommendation system model based on granular computing. In theory and method, it opens up a new way for the research of mobile E-commerce recommendation system model, and provides scientific basis for solving practical problems. Aiming at the theoretical model and method of mobile e-commerce recommendation based on granularity analysis, this paper makes an experimental analysis on the personalized recommendation model by using the catering data of Chengdu Station of Dianping net. The accuracy and diversity of recommendation algorithm are analyzed from the point of view of recommendation result set and attribute particle. The research in this paper is not only expected to open a new way to solve the difficulties of mobile e-commerce recommendation system model in theory and method, but also to expand the application field of granular computing theory, which has important theoretical and application value.
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.3;F724.6

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本文編號：2389441