發(fā)布時(shí)間：2018-01-07 22:21

  本文關(guān)鍵詞：面向移動(dòng)終端用戶的推薦系統(tǒng)研究　出處：《河南大學(xué)》2015年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 推薦系統(tǒng) 算法 移動(dòng)終端用戶 協(xié)同過(guò)濾

【摘要】：近年來(lái),隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速傳播,人們?cè)絹?lái)越多的商業(yè)行為也從實(shí)際生活轉(zhuǎn)移到了網(wǎng)絡(luò)生活上�，F(xiàn)在電子商務(wù)在我們的生活中飛快的發(fā)展,更多的產(chǎn)品在互聯(lián)網(wǎng)上供人們選擇,普通的篩選方式(搜索引擎)已經(jīng)難以滿足人們的需求了,這就促進(jìn)了推薦系統(tǒng)的產(chǎn)生。推薦系統(tǒng)是系統(tǒng)通過(guò)計(jì)算用戶的歷史信息,給用戶推薦適合的產(chǎn)品。隨著智能手機(jī)用戶的快速增加,人們進(jìn)入到了一個(gè)應(yīng)用電腦辦公,應(yīng)用智能手機(jī)娛樂(lè)的時(shí)代。智能手機(jī)用戶的增多促進(jìn)了智能化應(yīng)用軟件的發(fā)展,也使得越來(lái)越多的電子商務(wù)和娛樂(lè)平臺(tái)將重心轉(zhuǎn)移到了智能手機(jī)用戶中來(lái),所以基于移動(dòng)終端用戶的推薦系統(tǒng)需要得到進(jìn)一步的研究。現(xiàn)今時(shí)代是一個(gè)大數(shù)據(jù)的時(shí)代,如何從海量的呈爆炸式增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)中,快速有效的找到自己感興趣的東西,是基于智能終端用戶的推薦系統(tǒng)需要面臨的問(wèn)題。本文以傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀為出發(fā)點(diǎn),通過(guò)對(duì)傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)的研究和對(duì)智能終端的特點(diǎn)研究,針對(duì)智能終端的特殊性,根據(jù)智能終端用戶的需求改善了傳統(tǒng)的推薦算法,在研究過(guò)程中對(duì)協(xié)同過(guò)濾算法、多樣化算法進(jìn)行了改進(jìn)。本文的主要工作體現(xiàn)在一下幾個(gè)方面:(1)提高用戶冷啟動(dòng)的準(zhǔn)確性:針對(duì)移動(dòng)用戶的移動(dòng)化特點(diǎn),對(duì)傳統(tǒng)的協(xié)同過(guò)濾算法進(jìn)行了改進(jìn),將移動(dòng)用戶的情景變化考慮進(jìn)去,計(jì)算項(xiàng)目的相似度并進(jìn)行推薦。(2)提高推薦多樣性:將推薦數(shù)目進(jìn)行劃分,將移動(dòng)用戶的情景考慮在內(nèi),提高推薦多樣的多樣性。(3)提高系統(tǒng)的可擴(kuò)展行:應(yīng)用MapReduce,并使用Hadoop架構(gòu)以改善大量用戶和產(chǎn)品的加入問(wèn)題,提升了推薦系統(tǒng)的可擴(kuò)展性。
[Abstract]:In recent years, with the rapid spread of the Internet, business more and more people from the real life to network life. Now fast development of electronic commerce in our life, more products on the Internet for people to choose, the ordinary way of screening (search engine) has been difficult to meet the needs of the people, the on the promotion of recommendation system. Recommender system by calculating the user history information, recommend suitable products. With the rapid increase of intelligent mobile phone users, people enter into a computer office application, application of intelligent mobile phone entertainment era. More intelligent mobile phone users to promote the development of intelligent application software also, the electronic commerce and entertainment platform more and more shifted to the intelligent mobile phone users, so the recommendation system based on the need of the user's mobile terminal Further research. This era is an era of big data, how from the mass of the explosive growth of data, quickly and efficiently find what they are interested in, is the need to face the intelligent recommendation system based on the problem of end users. Based on the traditional recommendation system research system as a starting point, through the study on the traditional recommendation system and characteristics of research on intelligent terminal, aiming at the particularity of the intelligent terminal, according to the needs of users of intelligent terminal to improve the traditional recommendation algorithm, in the process of research on collaborative filtering algorithm, various algorithms are proposed. The main work is reflected in the following aspects: (1) improve the accuracy user cold start: for the mobile characteristic of mobile users, collaborative filtering algorithm to improve traditional scene change the mobile user into account, calculation of similar projects Recommended and. (2) improve the recommendation diversity: the recommended number of mobile users will be divided, the situation into account, improve the diversity of recommended variety. (3) improve the scalability of the systems: application of MapReduce, and use the Hadoop framework to improve the large number of users and products to enhance the problem. The scalability of the recommendation system.

【學(xué)位授予單位】：河南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP391.3

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本文編號(hào)：1394486