本文關鍵詞：云環(huán)境用戶情景興趣的移動商務推薦模型及應用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《燕山大學》 2013年

云環(huán)境用戶情景興趣的移動商務推薦模型及應用研究

劉海鷗  

【摘要】：移動互聯(lián)網爆炸式增長、電子商務的迅猛發(fā)展以及智能手機的快速普及，使“移動互聯(lián)新生態(tài)”在全球范圍內迅速成長，其個性化推薦系統(tǒng)也躋身為提高企業(yè)競爭力、滿足用戶即時個性化需求的利器。但移動商務的特殊性使傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)難以簡單移植并滿足“數(shù)字宇宙”時代的特殊需求。本文的研究目的在于通過系統(tǒng)結合用戶情景興趣與云計算技術，提出面向云環(huán)境用戶情景興趣的移動商務推薦模型，解決云環(huán)境下移動商務用戶的情景推薦、信任推薦、多興趣推薦以及服務質量偏好預測推薦等問題，最終為移動商務用戶推薦與當前情景最為關聯(lián)的即時服務。針對論文特點，在研究過程中使用了社交網絡方法、蟻群聚類方法、蟻群神經網絡方法等。 本文從事的研究工作主要如下： (1)針對移動商務情景推薦問題，結合云計算技術與移動商務用戶情景，構建了基于移動商務用戶情景興趣的協(xié)同過濾推薦模型。通過計算基于移動商務用戶的情景相似度，構造了與目標用戶當前情景相似的情景集合，然后建立基于項目評分情景和評分矩陣，并通過MapReduce化的協(xié)同過濾推薦方法實現(xiàn)并行推薦。 (2)針對傳統(tǒng)協(xié)同過濾存在的數(shù)據(jù)稀疏、冷啟動問題，構建了不同信任信息條件下云環(huán)境用戶情景興趣的推薦模型�；谇榫芭d趣與富信任信息的移動商務推薦模型引入了用戶間信任關系解決協(xié)同過濾算法存在的數(shù)據(jù)稀疏性問題，并采用MapReduce的數(shù)據(jù)處理方式解決大規(guī)模的復雜社會網推薦問題；基于情景興趣與稀疏信任信息的移動商務推薦模型主要致力于解決現(xiàn)實情況下可用信任信息較少導致的推薦不準確問題。 (3)針對用戶單興趣表示存在的問題，構建了云環(huán)境用戶多情景興趣的移動商務蟻群聚類推薦模型。該模型通過對用戶情景興趣進行層次劃分，使用改進的層次聚類算法和新的目標函數(shù)生成聚類的興趣樹，構造多層次蟻群搜索路徑來發(fā)現(xiàn)目標用戶的若干最近鄰類簇，利用類簇內其他用戶對目標項目的評分預測未評分項目的評分，最后結合MapReduce與協(xié)同過濾思想設計相應推薦算法。 (4)針對移動商務服務質量(QoS)偏好預測推薦問題，構建了基于用戶位置情景與蟻群神經網絡的QoS服務預測混合推薦模型。模型基于用戶位置情景信息將網站的所有服務與用戶按自治系統(tǒng)進行聚類，，由此構建用戶——服務矩陣；然后將采用基于用戶和基于項目的方法預測的QoS值合并為一個矩陣，以此作為MapReduce化的蟻群神經網絡輸入進行權值訓練，通過權值訓練可獲得不同協(xié)同過濾方法在不同環(huán)境下對應的權值；最后根據(jù)這些權值得到最終服務質量預測的QoS值。 (5)針對用戶情景興趣的移動商務推薦模型應用問題，設計了一個移動商務景點推薦架構并進行了實證研究。首先，基于云計算思想建立旅游移動商務的景點推薦系統(tǒng)原型框架，在此基礎上構建面向景點推薦的用戶情景興趣模型；然后，以秦皇島高校大學生為研究對象進行實證研究。實證結果驗證了本文景點推薦系統(tǒng)的可行性，能夠滿足手機用戶當前的個性化景點推薦需求。

【關鍵詞】：
【學位授予單位】：燕山大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：TP391.3
【目錄】：

摘要5-7

Abstract7-13

第1章 緒論13-28

1.1 研究背景與意義13-15

1.1.1 研究背景13-14

1.1.2 研究意義14-15

1.2 國內外研究現(xiàn)狀15-24

1.2.1 國外研究現(xiàn)狀15-19

1.2.2 國內研究現(xiàn)狀19-22

1.2.3 研究評述22-24

1.3 研究內容與方法24-28

1.3.1 研究內容24-26

1.3.2 研究方法26-28

第2章 云環(huán)境用戶情景興趣的移動商務協(xié)同過濾推薦模型28-49

2.1 問題提出及解決思路28-30

2.1.1 問題提出28-29

2.1.2 解決思路29-30

2.2 用戶情景興趣的移動商務協(xié)同過濾推薦模型30-34

2.2.1 傳統(tǒng)協(xié)同過濾推薦方法30-32

2.2.2 移動商務用戶情景興趣描述32

2.2.3 基于情景興趣評分矩陣的協(xié)同過濾推薦模型32-34

2.3 MapReduce 化的協(xié)同過濾推薦方法34-39

2.3.1 MapReduce 技術35

2.3.2 MapReduce 化的協(xié)同過濾方法35-39

2.4 實驗驗證39-47

2.4.1 實驗環(huán)境39-40

2.4.2 數(shù)據(jù)集選擇40-41

2.4.3 度量標準41-42

2.4.4 推薦系統(tǒng)可擴展性分析42-45

2.4.5 推薦結果精準性分析45-47

2.5 本章小結47-49

第3章 云環(huán)境用戶情景興趣的移動商務信任推薦模型49-67

3.1 問題提出及解決思路49-52

3.1.1 問題提出49-50

3.1.2 解決思路50-52

3.2 富信任信息環(huán)境下用戶情景興趣推薦模型52-55

3.2.1 建模思路52-54

3.2.2 富信任信息環(huán)境下用戶情景興趣推薦方法54-55

3.3 稀疏信任信息環(huán)境下用戶情景興趣推薦模型55-61

3.3.1 建模思路56-57

3.3.2 稀疏信任信息環(huán)境下用戶情景興趣推薦方法57-61

3.4 并行推薦的 MapReduce 化61-62

3.4.1 用戶向量的 MapReduce 化61

3.4.2 共生矩陣計算的 MapReduce 化61-62

3.4.3 矩陣相乘的 MapReduce 化62

3.4.4 產生推薦的 MapReduce 化62

3.5 模型驗證62-66

3.5.1 數(shù)據(jù)集的選取62-63

3.5.2 度量標準63-64

3.5.3 實驗結果分析64-66

3.6 本章小結66-67

第4章 云環(huán)境用戶多情景興趣的移動商務蟻群聚類推薦模型67-83

4.1 問題提出及解決思路67-70

4.1.1 問題提出67-68

4.1.2 解決思路68-70

4.2 多情景興趣的蟻群聚類方法70-75

4.2.1 層次聚類與蟻群算法70-71

4.2.2 蟻群聚類方法71-74

4.2.3 算法的 MapReduce 化74-75

4.3 多情景興趣的蟻群聚類推薦模型75-77

4.3.1 評分預測75-76

4.3.2 產生推薦76-77

4.4 模型驗證77-81

4.4.1 數(shù)據(jù)集的選取77

4.4.2 蟻群聚類算法實驗77-78

4.4.3 Hadoop 蟻群聚類加速性能分析78-80

4.4.4 推薦結果精準性分析80-81

4.5 本章小結81-83

第5章 云環(huán)境用戶情景興趣的移動商務 QoS 偏好預測推薦模型83-101

5.1 問題提出及解決思路83-85

5.1.1 問題提出83-84

5.1.2 解決思路84-85

5.2 用戶情景興趣的 QoS 偏好矩陣85-89

5.2.1 基于位置情景的用戶與服務聚類85-86

5.2.2 基于用戶的 QoS 向量值計算86-87

5.2.3 基于項目的 QoS 向量值計算87

5.2.4 QoS 偏好矩陣構建87-89

5.3 用戶情景興趣的蟻群神經網絡 QoS 預測推薦模型89-97

5.3.1 蟻群神經網絡模型的引入89-92

5.3.2 蟻群神經網絡模型的建立92-95

5.3.3 數(shù)據(jù)歸一化處理方法95

5.3.4 MapReduce 化的權值訓練方法95-96

5.3.5 服務質量偏好的最終預測96-97

5.4 模型驗證97-100

5.4.1 數(shù)據(jù)集的選取97

5.4.2 實驗結果分析97-100

5.5 本章小結100-101

第6章 云環(huán)境用戶情景興趣的旅游移動商務推薦實證研究101-116

6.1 應用背景101-102

6.2 云環(huán)境用戶情景興趣的移動商務景點推薦架構102-103

6.2.1 設計思路102

6.2.2 系統(tǒng)主要模塊102-103

6.3 面向景點推薦的用戶情景興趣建模103-107

6.3.1 用戶情景的粒度劃分103-104

6.3.2 旅客情景興趣模型的建立104-107

6.4 景點推薦系統(tǒng)的應用實例107-115

6.4.1 實驗設計思路108

6.4.2 用戶——項目評分矩陣構建108-109

6.4.3 推薦結果及效果分析109-115

6.5 本章小結115-116

結論116-119

參考文獻119-128

攻讀博士學位期間承擔的科研任務與主要成果128-130

致謝130-131

作者簡介131

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10 亓愛魁;馮海旗;;基于感知價值的移動商務接受模型及實證研究[A];第十一屆中國管理科學學術年會論文集[C];2009年

中國重要報紙全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 陳思;[N];中國計算機報;2005年

2 本報記者 小麥;[N];計算機世界;2005年

3 本報記者 倪洪章;[N];計算機世界;2005年

4 ;[N];人民郵電;2005年

5 ;[N];人民郵電;2005年

6 徐勇;[N];人民郵電;2005年

7 ;[N];人民郵電;2005年

8 伊美;[N];通信產業(yè)報;2005年

9 本報記者 稅敏;[N];網絡世界;2005年

10 本報記者 稅敏;[N];網絡世界;2005年

中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 王侃;基于證據(jù)理論的移動商務交易風險評估與控制決策研究[D];華中科技大學;2009年

2 曾慶群;移動商務決策行為及其價值形成研究[D];華中科技大學;2010年

3 劉冰;移動商務消費者采納的影響因素及實證研究[D];北京郵電大學;2010年

4 郭勇;移動商務風險控制方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2010年

5 王寓辰;面向移動商務的協(xié)作組織及其評價研究[D];華中科技大學;2010年

6 章小初;移動商務客戶價值創(chuàng)造機制研究[D];浙江大學;2012年

7 喬爽;移動商務業(yè)務流程的分析與建模方法研究[D];大連理工大學;2009年

8 陳致豫;移動商務價值鏈成員關系研究[D];華中科技大學;2011年

9 林家寶;移動商務環(huán)境下消費者信任及其動態(tài)演化研究[D];華中科技大學;2010年

10 聶磊;移動商務聯(lián)盟治理結構與治理機制研究[D];華中科技大學;2011年

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 梁益琳;基于價值鏈的移動商務模式研究[D];山東大學;2009年

2 池慶國;移動商務實現(xiàn)模式及技術支持鏈研究[D];華中科技大學;2007年

3 董圓圓;移動商務價值鏈研究[D];華中科技大學;2007年

4 彭強;3G環(huán)境下基于價值鏈的移動商務商業(yè)模式研究[D];吉林大學;2009年

5 魏麗燕;移動商務商業(yè)模式比較研究及創(chuàng)新[D];北京郵電大學;2008年

6 閆坤;移動商務消費者信任影響因素實證研究[D];太原科技大學;2009年

7 李雙明;基于可用性的移動商務采納研究[D];大連理工大學;2009年

8 李玉;長春市移動商務服務模式創(chuàng)新研究[D];吉林大學;2010年

9 龍翔;移動商務內容服務商商業(yè)模式設計研究[D];華中科技大學;2009年

10 郭莉麗;移動商務內容服務的聚類研究[D];華中科技大學;2009年

  本文關鍵詞：云環(huán)境用戶情景興趣的移動商務推薦模型及應用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：191043