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

【摘要】：隨著移動互聯(lián)網(wǎng)和移動電子商務的快速發(fā)展，作為電子商務的一個核心技術 個性化推薦技術也日漸成為了移動商務領域的研究熱點之一。然而目前，在移動商務領域，關于個性化推薦技術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一步提高�；诖耍疚脑趯鹘y(tǒng)推薦技術相關領域進行深入研究后，結(jié)合移動商務的主要特征(位置相關性)，產(chǎn)生了一些針對移動推薦領域的研究成果，具體如下： 首先，本文將位置情景信息作為一個新維度引入到了移動電子商務的用戶興趣模型中，提出了基于LBS的電子商務用戶興趣模型L-U-I模型，即位置-用戶-項目模型。以傳統(tǒng)的用戶-項目(U-I)矩陣相比，該模型以位置情景信息為第三個維度，把二維矩陣改造成了一個立體的模型，模型中每一個點都表示用戶在該位置情景下對項目的興趣度。然后，在此模型的基礎上，以混合推薦技術為基礎，本文改進了傳統(tǒng)的推薦方法，提出了新的位置情景相似度的計算方法和新的用戶興趣度的推薦排序機制。其主要思想是：先通過用戶位置情景相似度的計算，找出相似度最高的情境下用戶使用最多的業(yè)務項；之后，再通過用戶興趣度的計算，對之前所產(chǎn)生的業(yè)務項進行逆序排序，然后把興趣度最大的推薦給用戶。最后，，本文設計了測試系統(tǒng)并通過一系列的實驗對所提出的算法進行了測試分析，模擬移動應用環(huán)境為用戶推薦合適的項目。 實驗結(jié)果表明，本文所構(gòu)建的基于LBS的個性化推薦算法能夠很好的滿足移動電子商務的應用需要。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，可很好的處理移動環(huán)境變化很大的這個特點。此外，此算法在推薦的精確度和算法的響應時間上本算法也有一定程度的提高。
【關鍵詞】：電子商務 LBS 用戶興趣模型 個性化推薦
【學位授予單位】：北京工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：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 相關技術及理論介紹17-27
• 2.1 電子商務個性化推薦系統(tǒng)理論基礎17-19
• 2.1.1 個性化推薦系統(tǒng)概念17-18
• 2.1.2 個性化推薦系統(tǒng)作用18-19
• 2.2 個性化推薦技術的分類與優(yōu)缺點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22
• 2.2.4 其他推薦技術22-23
• 2.3 移動電子商務個性化推薦特點分析23-26
• 2.3.1 移動電子商務特點概述23-24
• 2.3.2 移動環(huán)境下個性化推薦的特點24-25
• 2.3.3 移動電子商務對算法的要求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計41-44
• 4.1.1 位置情景相似度的計算41-42
• 4.1.2 位置情景相似度的計算過程42-44
• 4.2 用戶興趣的度的算法的研究與設計44-48
• 4.2.1 各項屬性的標準化44-46
• 4.2.2 權重和加權矩陣46-47
• 4.2.3 計算項目的用戶興趣度的值47-48
• 4.3 位置和興趣度相結(jié)合的推薦機制48-53
• 4.3.1 位置情景信息的使用48-49
• 4.3.2 基于 LBS 個性化推薦算法的流程49-50
• 4.3.3 基于 LBS 個性化推薦算法的描述50-53
• 4.4 本章小結(jié)53-55
• 第5章 實證分析55-67
• 5.1 實驗環(huán)境簡述55-57
• 5.2 基于 LBS 的個性化推薦算法的實驗設計57-61
• 5.2.1 數(shù)據(jù)來源57-58
• 5.2.2 實驗方案設計58-60
• 5.2.3 實驗流程設計60-61
• 5.3 實驗結(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 響應時間測試分析64-66
• 5.4 本章小結(jié)66-67
• 結(jié)論67-69
• 參考文獻69-75
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的學術論文75-77
• 致謝77

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本文編號：269577