本文關(guān)鍵詞：基于WiFi用戶(hù)網(wǎng)絡(luò)行為的信息推送系統(tǒng)設(shè)計(jì)

  更多相關(guān)文章： WiFi 協(xié)同過(guò)濾推薦 時(shí)間遺忘曲線 協(xié)議解析

【摘要】：隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)特別是網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展,人們的生活條件和社會(huì)環(huán)境發(fā)生了巨大的改變。無(wú)線網(wǎng)絡(luò)因?yàn)槠渌俣瓤�、可靠性高、不必依�?lài)電信運(yùn)營(yíng)商而產(chǎn)生流量費(fèi)用的特點(diǎn),在國(guó)民生活的各個(gè)方面迅速擴(kuò)展開(kāi)來(lái),使用者的數(shù)量不斷增多。與此同時(shí),由于各類(lèi)網(wǎng)站的數(shù)量越來(lái)越多,內(nèi)容越來(lái)越復(fù)雜,導(dǎo)致用戶(hù)一方面難以快捷方便地找到真正感興趣并且真正需要的信息,另一方面又會(huì)因產(chǎn)生大量的訪問(wèn)流量而增加互聯(lián)網(wǎng)的使用成本,“數(shù)據(jù)豐富但知識(shí)貧乏沒(méi)有針對(duì)性”的問(wèn)題非常嚴(yán)重。針對(duì)當(dāng)前存在的問(wèn)題,根據(jù)用戶(hù)網(wǎng)絡(luò)行為分析的信息推送服務(wù)應(yīng)運(yùn)而生,它為用戶(hù)提供了一種全新的服務(wù)模式,有效的從海量的用戶(hù)上網(wǎng)行為記錄數(shù)據(jù)中,提取分析出潛在的有價(jià)值的信息,用于解決“信息過(guò)載”的問(wèn)題。本文通過(guò)對(duì)WiFi使用情況、現(xiàn)有推送服務(wù)、用戶(hù)需求的研究,將WiFi技術(shù)與信息推薦系統(tǒng)結(jié)合,建立一個(gè)以局域網(wǎng)特征和用戶(hù)上網(wǎng)行為分析共同主導(dǎo)的信息推送模型。首先,通過(guò)對(duì)系統(tǒng)關(guān)注點(diǎn)的分離,將系統(tǒng)分為WiFi網(wǎng)關(guān)和服務(wù)器兩大部分,網(wǎng)關(guān)部分主要為用戶(hù)提供一個(gè)可以享受免費(fèi)WiFi的公共區(qū)域并負(fù)責(zé)對(duì)用戶(hù)在WiFi范圍內(nèi)上網(wǎng)操作的控制,而服務(wù)器部分的功能是對(duì)用戶(hù)網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)數(shù)據(jù)進(jìn)行抓取、對(duì)用戶(hù)訪問(wèn)數(shù)據(jù)和資源信息進(jìn)行管理以及推薦算法的實(shí)現(xiàn)。然后,進(jìn)行基于協(xié)同過(guò)濾推薦算法的推薦引擎建模,因?yàn)闀r(shí)間遺忘曲線和用戶(hù)興趣隨時(shí)間變化情況相似,故將時(shí)間遺忘曲線應(yīng)用到隱式評(píng)分的計(jì)算過(guò)程中,從而在傳統(tǒng)信息推薦算法的基礎(chǔ)上考慮到了用戶(hù)興趣愛(ài)好隨時(shí)間變化的情況。在信息量較少的情況下,使用“固定缺省值”和“眾數(shù)法”解決推薦模型的稀疏矩陣和冷啟動(dòng)問(wèn)題。在查找最近鄰居集的過(guò)程中,改進(jìn)余弦相似性算法,從而提升了推送結(jié)果的準(zhǔn)確性。最后,使用TcpDump抓包工具對(duì)用戶(hù)網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行抓取,對(duì)數(shù)據(jù)包進(jìn)行協(xié)議解析,建立推薦系統(tǒng)的“用戶(hù)——項(xiàng)目”評(píng)分矩陣,構(gòu)建用戶(hù)模型,對(duì)推薦算法編碼實(shí)現(xiàn),得到最終的推薦結(jié)果。運(yùn)用所構(gòu)建的基于WiFi用戶(hù)網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)的信息推送系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測(cè)訓(xùn)練,并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析,表明改進(jìn)后的協(xié)同過(guò)濾推薦算法相比傳統(tǒng)的推薦算法具有更加良好的預(yù)測(cè)效果。
【關(guān)鍵詞】：WiFi 協(xié)同過(guò)濾推薦 時(shí)間遺忘曲線 協(xié)議解析
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.3;TN92
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-17
• 1.1 研究背景10-12
• 1.2 課題研究的理論意義和應(yīng)用價(jià)值12-13
• 1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-15
• 1.4 研究?jī)?nèi)容和論文結(jié)構(gòu)15-17
• 第2章 信息推送系統(tǒng)綜述及相關(guān)技術(shù)研究17-31
• 2.1 信息推送系統(tǒng)綜述17-21
• 2.1.1 信息推送系統(tǒng)研究方向17-18
• 2.1.2 信息推送系統(tǒng)的組成18-20
• 2.1.3 信息推送系統(tǒng)的功能20-21
• 2.2 關(guān)鍵技術(shù)研究21-24
• 2.2.1 網(wǎng)絡(luò)監(jiān)聽(tīng)21-22
• 2.2.2 協(xié)議解析22-23
• 2.2.3 數(shù)據(jù)分析23-24
• 2.3 信息推送模型概述24-29
• 2.3.1 協(xié)同過(guò)濾推薦模型24-25
• 2.3.2 基于內(nèi)容的推薦模型25-27
• 2.3.3 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的推薦模型27-28
• 2.3.4 基于知識(shí)的推薦模型28-29
• 2.4 本章小結(jié)29-31
• 第3章 信息推送系統(tǒng)模型設(shè)計(jì)31-49
• 3.1 需求分析31-32
• 3.1.1 業(yè)務(wù)需求31
• 3.1.2 功能需求31-32
• 3.2 協(xié)同過(guò)濾推薦算法32-38
• 3.2.1 協(xié)同過(guò)濾推薦算法思路及步驟33-35
• 3.2.2 基于用戶(hù)興趣變化的協(xié)同過(guò)濾35-37
• 3.2.3 稀疏矩陣和冷啟動(dòng)37-38
• 3.3 推送模型設(shè)計(jì)38-45
• 3.3.1 隱式評(píng)分的計(jì)算方法38-40
• 3.3.2 推薦系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)40-41
• 3.3.3 推薦引擎設(shè)計(jì)41-45
• 3.4 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)45-47
• 3.5 本章小結(jié)47-49
• 第4章 基于WiFi用戶(hù)上網(wǎng)行為分析的信息推送系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)49-66
• 4.1 實(shí)現(xiàn)平臺(tái)搭建49-54
• 4.1.1 開(kāi)發(fā)環(huán)境49
• 4.1.2 網(wǎng)關(guān)工作流程49-50
• 4.1.3 網(wǎng)關(guān)功能的實(shí)現(xiàn)50-54
• 4.2 數(shù)據(jù)采集54-60
• 4.2.1 數(shù)據(jù)采集環(huán)境54-57
• 4.2.2 獲取數(shù)據(jù)內(nèi)容57-59
• 4.2.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理59-60
• 4.3 推送模型實(shí)現(xiàn)60-65
• 4.3.1 選擇最近鄰居方法60-61
• 4.3.2 推薦結(jié)果的產(chǎn)生61-63
• 4.3.3 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析63-65
• 4.4 本章小結(jié)65-66
• 第5章 結(jié)論66-69
• 5.1 總結(jié)66-67
• 5.2 展望67-69
• 參考文獻(xiàn)69-73
• 致謝73

【引證文獻(xiàn)】

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 趙古山;;互聯(lián)網(wǎng)訪問(wèn)控制系統(tǒng)在電廠局域網(wǎng)中的應(yīng)用[A];2009電力行業(yè)信息化年會(huì)論文集[C];2009年

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本文編號(hào)：717375