本文關(guān)鍵詞：基于多維情境的移動(dòng)信息服務(wù)個(gè)性化推薦算法研究

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【摘要】：隨著移動(dòng)信息服務(wù)的迅速發(fā)展和普及,數(shù)據(jù)采集技術(shù)的不斷進(jìn)步,我們可以采集到的信息的維度不斷提高,傳統(tǒng)僅考慮“用戶-項(xiàng)目”二維的推薦模式在所采集到的信息量相對(duì)較少,數(shù)據(jù)維度相對(duì)較低的情況下可以取得較好效果,但在移動(dòng)信息服務(wù)環(huán)境下,僅僅靠“用戶-項(xiàng)目”二維的推薦模式并不能為用戶在特定情境信息條件下生成有效的個(gè)性化推薦。隨著移動(dòng)技術(shù)的發(fā)展以及各類傳感設(shè)備種類的增多,可以采集到的關(guān)于移動(dòng)用戶在移動(dòng)環(huán)境中的情境信息多種多樣,而這些情境信息對(duì)于推薦的性能也是非常重要的。因此,為移動(dòng)用戶在特定情境下提供個(gè)性化的推薦變得十分重要和迫切。目前結(jié)合移動(dòng)環(huán)境下高維度情境信息的推薦技術(shù)研究在國(guó)內(nèi)外均處于起步階段,本文以給移動(dòng)用戶在特定情境下提供個(gè)性化的推薦進(jìn)一步提高推薦的準(zhǔn)確性和用戶滿意度為目標(biāo),探討基于多維情境信息的移動(dòng)信息服務(wù)個(gè)性化推薦方法。本文立足于移動(dòng)信息服務(wù)環(huán)境,充分考慮移動(dòng)信息服務(wù)環(huán)境中的高維度情境信息,對(duì)多類型用戶情境信息進(jìn)行分析和建模,論文將“用戶-項(xiàng)目”二維推薦算法中較為成熟的基于用戶的協(xié)同過濾推薦算法與多維情境信息條件進(jìn)行結(jié)合,通過將單維度情境信息條件下用戶的偏好進(jìn)行擴(kuò)展,根據(jù)不同情境信息對(duì)偏好影響的程度不同,對(duì)現(xiàn)有的協(xié)同過濾推薦算法中的相似度計(jì)算算法進(jìn)行改進(jìn),預(yù)測(cè)對(duì)多維情境信息條件下用戶偏好,最終得出適用于移動(dòng)信息服務(wù)環(huán)境下的可以應(yīng)對(duì)多維情境信息的個(gè)性化推薦算法。在面對(duì)單維情境信息的用戶偏好數(shù)據(jù)稀疏性問題時(shí),引入三階張量分解技術(shù),充分利用三維空間中潛在的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系,使得嚴(yán)重的數(shù)據(jù)稀疏性問題得到緩解。本文最后采用推薦領(lǐng)域著名的MovieLens公開數(shù)據(jù)集對(duì)算法進(jìn)行了仿真測(cè)試,仿真結(jié)果顯示,改進(jìn)后的算法與傳統(tǒng)的二維推薦模式相比推薦結(jié)果更加精準(zhǔn),驗(yàn)證了情境信息對(duì)用戶偏好具有影響,同時(shí)與現(xiàn)有的結(jié)合情境信息的推薦方法相比,本文得出的推薦更加符合用戶偏好,說明本文提出的方法在處理情境信息的融入問題上更加有效。通過對(duì)以上內(nèi)容的研究,進(jìn)一步豐富了個(gè)性化推薦領(lǐng)域的相關(guān)理論,為移動(dòng)信息服務(wù)的個(gè)性化推薦研究提供了理論支撐和科學(xué)依據(jù)。本文的研究工作是高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金項(xiàng)目《基于物聯(lián)網(wǎng)背景的主動(dòng)信息服務(wù)模型與機(jī)理研究》與國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目《大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智慧醫(yī)療健康管理創(chuàng)新》的一部分。
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.3

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