本文關(guān)鍵詞：基于LBS模式的電子商務(wù)推薦技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)電子商務(wù)的快速發(fā)展，作為電子商務(wù)的一個(gè)核心技術(shù) 個(gè)性化推薦技術(shù)也日漸成為了移動(dòng)商務(wù)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。然而目前，在移動(dòng)商務(wù)領(lǐng)域，關(guān)于個(gè)性化推薦技術(shù)的深入研究還相對較少，且大多數(shù)已有的推薦算法的精度和效率也還有待進(jìn)一步提高�；诖耍疚脑趯鹘y(tǒng)推薦技術(shù)相關(guān)領(lǐng)域進(jìn)行深入研究后，結(jié)合移動(dòng)商務(wù)的主要特征(位置相關(guān)性)，產(chǎn)生了一些針對移動(dòng)推薦領(lǐng)域的研究成果，具體如下： 首先，本文將位置情景信息作為一個(gè)新維度引入到了移動(dòng)電子商務(wù)的用戶興趣模型中，提出了基于LBS的電子商務(wù)用戶興趣模型L-U-I模型，即位置-用戶-項(xiàng)目模型。以傳統(tǒng)的用戶-項(xiàng)目(U-I)矩陣相比，該模型以位置情景信息為第三個(gè)維度，把二維矩陣改造成了一個(gè)立體的模型，模型中每一個(gè)點(diǎn)都表示用戶在該位置情景下對項(xiàng)目的興趣度。然后，在此模型的基礎(chǔ)上，以混合推薦技術(shù)為基礎(chǔ)，本文改進(jìn)了傳統(tǒng)的推薦方法，提出了新的位置情景相似度的計(jì)算方法和新的用戶興趣度的推薦排序機(jī)制。其主要思想是：先通過用戶位置情景相似度的計(jì)算，找出相似度最高的情境下用戶使用最多的業(yè)務(wù)項(xiàng)；之后，再通過用戶興趣度的計(jì)算，對之前所產(chǎn)生的業(yè)務(wù)項(xiàng)進(jìn)行逆序排序，然后把興趣度最大的推薦給用戶。最后，，本文設(shè)計(jì)了測試系統(tǒng)并通過一系列的實(shí)驗(yàn)對所提出的算法進(jìn)行了測試分析，模擬移動(dòng)應(yīng)用環(huán)境為用戶推薦合適的項(xiàng)目。 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文所構(gòu)建的基于LBS的個(gè)性化推薦算法能夠很好的滿足移動(dòng)電子商務(wù)的應(yīng)用需要。即，其推薦結(jié)果對用戶位置和興趣的變化具有較高的敏感性，可很好的處理移動(dòng)環(huán)境變化很大的這個(gè)特點(diǎn)。此外，此算法在推薦的精確度和算法的響應(yīng)時(shí)間上本算法也有一定程度的提高。
【關(guān)鍵詞】：電子商務(wù) LBS 用戶興趣模型 個(gè)性化推薦
【學(xué)位授予單位】：北京工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：TP391.3
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-17
• 1.1 論文研究背景與意義9-11
• 1.1.1 研究背景9-10
• 1.1.2 研究意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.3 現(xiàn)有研究中存在的問題13
• 1.3 論文主要內(nèi)容與組織結(jié)構(gòu)13-17
• 1.3.1 論文主要內(nèi)容13-14
• 1.3.2 論文組織結(jié)構(gòu)14-17
• 第2章 相關(guān)技術(shù)及理論介紹17-27
• 2.1 電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)理論基礎(chǔ)17-19
• 2.1.1 個(gè)性化推薦系統(tǒng)概念17-18
• 2.1.2 個(gè)性化推薦系統(tǒng)作用18-19
• 2.2 個(gè)性化推薦技術(shù)的分類與優(yōu)缺點(diǎn)19-23
• 2.2.1 基于內(nèi)容的推薦19-20
• 2.2.2 基于協(xié)同過濾的推薦20-22
• 2.2.3 混合推薦的技術(shù)22
• 2.2.4 其他推薦技術(shù)22-23
• 2.3 移動(dòng)電子商務(wù)個(gè)性化推薦特點(diǎn)分析23-26
• 2.3.1 移動(dòng)電子商務(wù)特點(diǎn)概述23-24
• 2.3.2 移動(dòng)環(huán)境下個(gè)性化推薦的特點(diǎn)24-25
• 2.3.3 移動(dòng)電子商務(wù)對算法的要求25-26
• 2.4 本章小結(jié)26-27
• 第3章 基于 LBS 的用戶興趣模型研究27-41
• 3.1 影響用戶興趣的信息分析27-32
• 3.1.1 用戶信息28-30
• 3.1.2 項(xiàng)目信息30
• 3.1.3 位置情景信息30-32
• 3.2 影響用戶興趣的信息的獲取32-33
• 3.2.1 顯式的信息獲取32
• 3.2.2 隱式的信息獲取32-33
• 3.3 常見的模型表示方法的對比33-35
• 3.4 基于 LBS 的用戶興趣模型的表示35-39
• 3.4.1 位置情景在推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用35-36
• 3.4.2 位置情景與用戶興趣的結(jié)合36-37
• 3.4.3 基于 LBS 的用戶興趣模型37-39
• 3.5 本章小結(jié)39-41
• 第4章 基于 LBS 推薦算法的研究與構(gòu)建41-55
• 4.1 位置情景相似度的算法的研究與設(shè)計(jì)41-44
• 4.1.1 位置情景相似度的計(jì)算41-42
• 4.1.2 位置情景相似度的計(jì)算過程42-44
• 4.2 用戶興趣的度的算法的研究與設(shè)計(jì)44-48
• 4.2.1 各項(xiàng)屬性的標(biāo)準(zhǔn)化44-46
• 4.2.2 權(quán)重和加權(quán)矩陣46-47
• 4.2.3 計(jì)算項(xiàng)目的用戶興趣度的值47-48
• 4.3 位置和興趣度相結(jié)合的推薦機(jī)制48-53
• 4.3.1 位置情景信息的使用48-49
• 4.3.2 基于 LBS 個(gè)性化推薦算法的流程49-50
• 4.3.3 基于 LBS 個(gè)性化推薦算法的描述50-53
• 4.4 本章小結(jié)53-55
• 第5章 實(shí)證分析55-67
• 5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境簡述55-57
• 5.2 基于 LBS 的個(gè)性化推薦算法的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)57-61
• 5.2.1 數(shù)據(jù)來源57-58
• 5.2.2 實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)58-60
• 5.2.3 實(shí)驗(yàn)流程設(shè)計(jì)60-61
• 5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析61-66
• 5.3.1 敏感度測試分析61-63
• 5.3.2 推薦精度測試分析63-64
• 5.3.3 響應(yīng)時(shí)間測試分析64-66
• 5.4 本章小結(jié)66-67
• 結(jié)論67-69
• 參考文獻(xiàn)69-75
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文75-77
• 致謝77

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5 梁莘q

本文編號(hào)：269577