本文關(guān)鍵詞：基于用戶(hù)動(dòng)態(tài)興趣與變權(quán)隱私保護(hù)的交叉推薦研究　出處：《廣東工業(yè)大學(xué)》2016年博士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

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【摘要】：在這個(gè)信息爆炸的時(shí)代,無(wú)論是信息需求者的用戶(hù)還是信息生產(chǎn)者的媒體或商家都受到海量信息帶來(lái)的新挑戰(zhàn)。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題,各大電子商務(wù)平臺(tái)紛紛引入個(gè)性化搜索和信息推薦技術(shù)。它能夠根據(jù)用戶(hù)預(yù)設(shè)的參數(shù)或者從網(wǎng)頁(yè)訪(fǎng)問(wèn)記錄中通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘得到用戶(hù)興趣和使用偏好,幫助用戶(hù)獲得關(guān)注的信息,以解決互聯(lián)網(wǎng)的信息過(guò)載問(wèn)題,從而為用戶(hù)提供符合其興趣偏好的產(chǎn)品。理想狀態(tài)下,這樣的推薦系統(tǒng)能夠大大地降低用戶(hù)的搜索成本,為用戶(hù)提供高效的個(gè)性化服務(wù),從而提高用戶(hù)對(duì)購(gòu)物的滿(mǎn)意度。傳統(tǒng)的推薦系統(tǒng)根據(jù)用戶(hù)的歷史購(gòu)買(mǎi)記錄及其與用戶(hù)興趣相關(guān)的其他用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)信息提供產(chǎn)品推薦方案和意見(jiàn)。這種傳統(tǒng)的推薦系統(tǒng)是基于協(xié)同過(guò)濾的算法,它考慮用戶(hù)興趣的相似性和用戶(hù)對(duì)產(chǎn)品的偏好。但是,沒(méi)有考慮到用戶(hù)興趣的動(dòng)態(tài)性和用戶(hù)搜索行為偏好的差異性。而且,傳統(tǒng)的信息挖掘過(guò)程必須追蹤用戶(hù)的個(gè)人信息和購(gòu)買(mǎi)記錄,給用戶(hù)帶來(lái)隱私泄露的隱患,使得個(gè)性化的推薦服務(wù)往往沒(méi)有達(dá)到預(yù)期的效果。因此,本論文針對(duì)上述現(xiàn)狀和問(wèn)題,在動(dòng)態(tài)興趣和復(fù)雜行為理論基礎(chǔ)上,研究在基于用戶(hù)動(dòng)態(tài)興趣和變權(quán)隱私信息保護(hù)的推薦算法,以實(shí)現(xiàn)跨平臺(tái)的交叉推薦。利用用戶(hù)的在線(xiàn)行為軌跡來(lái)估算用戶(hù)搜索行為偏好和識(shí)別用戶(hù)的動(dòng)態(tài)興趣,并且考慮變權(quán)安全多方隱私保護(hù)的推薦實(shí)現(xiàn),以便有效改善現(xiàn)有推薦系統(tǒng)在用戶(hù)穩(wěn)態(tài)偏好和短暫行為偏好方面的不足以及用戶(hù)數(shù)據(jù)收集成本高的問(wèn)題,使推薦的結(jié)果更符合用戶(hù)實(shí)時(shí)的個(gè)性化意圖。具體的研究架構(gòu)如下：首先,為了提供更高質(zhì)量的個(gè)性化服務(wù),需要構(gòu)建更為細(xì)致、準(zhǔn)確的用戶(hù)模型,本論文從動(dòng)態(tài)興趣的獲取視角,建立基于實(shí)時(shí)興趣的圖譜和用戶(hù)動(dòng)態(tài)興趣的模型,然后對(duì)用戶(hù)的行為興趣進(jìn)行相關(guān)性分析和聚類(lèi)分析。接著,提出用戶(hù)在網(wǎng)頁(yè)的停留時(shí)間長(zhǎng)短來(lái)推算用戶(hù)興趣度的“瀏覽時(shí)間評(píng)估法”,以及用戶(hù)瀏覽關(guān)鍵詞的速度來(lái)識(shí)別興趣度變化的“瀏覽速度評(píng)估法”,并用實(shí)驗(yàn)的方法對(duì)上述方法進(jìn)行驗(yàn)證。其次,利用安全信息論和秘密共享體制等相關(guān)理論作為基礎(chǔ),基于行為經(jīng)濟(jì)學(xué)非理性的效用計(jì)策分析中的體驗(yàn)效用、決策效用和預(yù)測(cè)效用來(lái)解釋個(gè)體對(duì)隱私偏好具有“風(fēng)險(xiǎn)厭惡”的基本特征,以及貨幣效用函數(shù)曲線(xiàn)凹形使得對(duì)于額外的需求個(gè)體在不同情況下有不同的邊際效用,設(shè)計(jì)安全多方計(jì)算的隱私信息共享機(jī)制,并分析每種算法的計(jì)算復(fù)雜度,實(shí)施的復(fù)雜度和安全性以及決策者的支出(搜索成本/決策成本),利用算法設(shè)計(jì)原理來(lái)探索出低復(fù)雜度且保證安全性的均衡點(diǎn)的共享機(jī)制。最后,本論文整合跨域跨平臺(tái)的用戶(hù)興趣,對(duì)電子商務(wù)跨平臺(tái)服務(wù)進(jìn)行個(gè)性化推薦研究。探索跨平臺(tái)服務(wù)模式下各平臺(tái)之間的信息共享模型的形成機(jī)理,研究不同類(lèi)型用戶(hù)最終購(gòu)買(mǎi)決策,以更好地實(shí)現(xiàn)跨平臺(tái)的交叉推薦。本論文的主要?jiǎng)?chuàng)新性點(diǎn)是在用戶(hù)搜索和瀏覽行為的基礎(chǔ)上,通過(guò)實(shí)時(shí)用戶(hù)查詢(xún)和搜索交互,來(lái)提取用戶(hù)真實(shí)的和潛在的購(gòu)買(mǎi)興趣,從而辨別用戶(hù)的動(dòng)態(tài)需求,和提高個(gè)性化服務(wù)的質(zhì)量,具體將其歸納為以下三個(gè)主要貢獻(xiàn)：(1)把用戶(hù)的動(dòng)態(tài)興趣、興趣遞減規(guī)律和遺忘曲線(xiàn)函數(shù)引入到推薦系統(tǒng)的研究領(lǐng)域中,提出基于駐留時(shí)間的興趣度估計(jì)方法和基于瀏覽速度的興趣變化估計(jì)方法來(lái)識(shí)別用戶(hù)的動(dòng)態(tài)興趣和搜索行為的偏好,實(shí)時(shí)捕捉和識(shí)別用戶(hù)的興趣,更加精準(zhǔn)地為用戶(hù)提供更好的決策方案和策略。(2)考慮在動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)挖掘中的用戶(hù)隱私保護(hù)問(wèn)題,并提出變權(quán)安全多方計(jì)算的隱私保護(hù)推薦算法。然后,在Karmarkar算法的基礎(chǔ)上,改進(jìn)在大數(shù)據(jù)矩陣的計(jì)算成本和計(jì)算速度問(wèn)題,以達(dá)到精確的個(gè)性化推薦的同時(shí)可以有高效的隱私保護(hù)。(3)提出基于隱私保護(hù)的跨電子商務(wù)平臺(tái)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)推薦模型,實(shí)現(xiàn)碎片化“跨平臺(tái)資源”的交叉推薦與運(yùn)用,滿(mǎn)足和提高的電子商務(wù)的服務(wù)價(jià)值,為后續(xù)的研究奠定理論和實(shí)踐的基礎(chǔ)。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：F224;F713.36

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