本文選題：移動(dòng)云計(jì)算　切入點(diǎn)：服務(wù)推薦　出處：《南京大學(xué)》2016年博士論文

【摘要】：隨著智能手機(jī)、可穿戴設(shè)備等各類移動(dòng)終端的普及,移動(dòng)應(yīng)用在人們?nèi)粘Ｉ钪械氖褂萌遮厪V泛。然而,大多數(shù)移動(dòng)設(shè)備普遍存在硬件配置較低、計(jì)算能力有限、電源功耗明顯等問(wèn)題,使得對(duì)計(jì)算資源需求日益強(qiáng)烈的移動(dòng)計(jì)算應(yīng)用面臨越來(lái)越嚴(yán)重的挑戰(zhàn)。近年來(lái),隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)如云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、虛擬化等的發(fā)展,為解決上述問(wèn)題提供了技術(shù)支撐。尤其是,移動(dòng)云計(jì)算技術(shù)為移動(dòng)應(yīng)用的發(fā)展帶來(lái)了巨大的突破。在移動(dòng)云計(jì)算環(huán)境下,如何搭建適合移動(dòng)應(yīng)用的開(kāi)發(fā)框架,如何提高移動(dòng)云服務(wù)的推薦效率,如何解決移動(dòng)設(shè)備的信息過(guò)載問(wèn)題等,成為影響移動(dòng)云計(jì)算后續(xù)深層次應(yīng)用的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。綜合上述分析,本文將針對(duì)移動(dòng)云環(huán)境下的服務(wù)推薦應(yīng)用,從協(xié)同過(guò)濾推薦技術(shù)、上下文感知技術(shù)及兩者的優(yōu)化拓展、綜合應(yīng)用等方面展開(kāi)研究。主要的研究?jī)?nèi)容體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：為了解決移動(dòng)云環(huán)境下傳統(tǒng)服務(wù)推薦模型存在的數(shù)據(jù)稀疏性高、推薦準(zhǔn)確率低的問(wèn)題,本文基于圖論設(shè)計(jì)了一種動(dòng)態(tài)協(xié)同過(guò)濾服務(wù)推薦模型。通過(guò)對(duì)移動(dòng)云環(huán)境場(chǎng)景中服務(wù)推薦問(wèn)題的分析,本文明確了解決該問(wèn)題的難點(diǎn)在于模擬現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景數(shù)據(jù)變換過(guò)程和降低高維數(shù)據(jù)稀疏性等方面。為了克服現(xiàn)有推薦模型存在的諸多弊端,本文提出一種針對(duì)動(dòng)態(tài)服務(wù)推薦的混合協(xié)同過(guò)濾模型。該模型在原有的相似度計(jì)算、近鄰選取、單一模型預(yù)測(cè)等基本單元的基礎(chǔ)上,引入了預(yù)測(cè)順序和流形相似度的概念,并通過(guò)劃分近鄰關(guān)系建立了多過(guò)程預(yù)的測(cè)圖優(yōu)化模型,并依據(jù)改進(jìn)的拓?fù)渑判蛩惴ㄉ勺罱K的預(yù)測(cè)順序完成服務(wù)推薦�；谠撃Ｐ偷姆⻊�(wù)推薦過(guò)程能夠有效降低數(shù)據(jù)的稀疏性,同時(shí)提升預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率。為了滿足移動(dòng)云環(huán)境下推薦系統(tǒng)對(duì)于時(shí)效性、多樣性服務(wù)的需求,本文基于CP張量分解理論設(shè)計(jì)了一種基于時(shí)間上下文感知的服務(wù)推薦模型。具體而言,本文在原有時(shí)間上下文場(chǎng)景中面向用戶偏好變化、推薦熱點(diǎn)變化等研究的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步考慮時(shí)間因素對(duì)服務(wù)推薦的影響,結(jié)合近鄰模型、隱語(yǔ)義模型以獲得最佳推薦效果。該模型建立了一種用戶-服務(wù)-時(shí)間結(jié)構(gòu)用于挖掘用戶、服務(wù)和時(shí)間信息及其相互關(guān)系。通過(guò)區(qū)分動(dòng)態(tài)服務(wù)質(zhì)量指標(biāo)和穩(wěn)定服務(wù)質(zhì)量指標(biāo)建立時(shí)間上下文感知的近鄰模型。最后,考慮到基本近鄰模型缺失隱語(yǔ)義因素對(duì)于推薦結(jié)果的影響,本文在近鄰模型的基本原理上進(jìn)一步結(jié)合張量分解的時(shí)間感知隱語(yǔ)義模型。最后,本文進(jìn)一步延伸和優(yōu)化了上述兩種推薦模型,并以一個(gè)實(shí)際的移動(dòng)云計(jì)算服務(wù)案例一基于時(shí)空感知的服務(wù)推薦出租車智能管理,將兩者分別應(yīng)用到出租車監(jiān)管平臺(tái)的不同階段,以期驗(yàn)證本文所提出的服務(wù)推薦模型的有效性。針對(duì)移動(dòng)應(yīng)用場(chǎng)景下實(shí)時(shí)軌跡檢測(cè)的需求,本文提出了一個(gè)基于GPS大數(shù)據(jù)的、旨在改善出租車的服務(wù)質(zhì)量的在線異常軌跡檢測(cè)方法OnATrade。該方法主要分為路徑推薦和在線異常軌跡檢測(cè)兩部分：第一部分,通過(guò)對(duì)出租車大規(guī)模GPS數(shù)據(jù)集的檢索,過(guò)濾出起點(diǎn)至既定終點(diǎn)的候選路徑集合；第二部分,實(shí)時(shí)比較出租車當(dāng)前行駛路徑和候選路徑集合中的軌跡是否匹配,當(dāng)出租車偏離了候選軌跡時(shí),在線實(shí)時(shí)檢測(cè)系統(tǒng)將進(jìn)一步判定行駛軌跡是否為異常行為,同時(shí)將異常信息反饋給乘客、出租車司機(jī)以及交管部門,必要時(shí)可及時(shí)制止異常行為。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.3

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