移動(dòng)電子商務(wù)環(huán)境下個(gè)性化情景推薦模型研究
本文選題:移動(dòng)電子商務(wù) + 情景模型。 參考:《情報(bào)理論與實(shí)踐》2017年10期
【摘要】:[目的/意義]文章用樹形結(jié)構(gòu)圖對(duì)影響移動(dòng)商務(wù)用戶即時(shí)信息需求的情景要素進(jìn)行分類,提出一種融入用戶個(gè)性化情景要素的推薦模型。[方法/過(guò)程]在該模型中,通過(guò)用戶當(dāng)前情景和歷史評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)計(jì)算出對(duì)每個(gè)用戶即時(shí)信息需求影響最大的K個(gè)情景要素,以此構(gòu)造用戶個(gè)性化情景,并將其作為輸入條件改進(jìn)已有的基于情景的多維信息推薦算法進(jìn)而進(jìn)行項(xiàng)目推薦。[結(jié)果/結(jié)論]通過(guò)Movie lens與MBook Crossing數(shù)據(jù)集對(duì)該模型中改進(jìn)的算法和其他3種算法進(jìn)行比較,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:該模型的預(yù)測(cè)精度較高,可有效提高用戶滿意度,更能有效地解決移動(dòng)商務(wù)環(huán)境下的個(gè)性化推薦問(wèn)題。
[Abstract]:[objective / significance] this paper classifies the contextual elements that affect the demand of instant information for mobile commerce users by using tree structure diagram, and proposes a recommendation model that integrates the personalized situational elements of users. [method / process] in this model, the K scenario elements that have the greatest impact on the immediate information requirements of each user are calculated from the user's current scenario and history scoring data to construct the user's personalized scenario. It is used as input condition to improve the existing multi-dimensional information recommendation algorithm based on scenario. [results / conclusion] the improved algorithm in this model is compared with other three algorithms by using Movie lens and MBook Crossing data sets. The experimental results show that the prediction accuracy of the model is high and the user satisfaction can be improved effectively. It can effectively solve the problem of personalized recommendation in mobile commerce environment.
【作者單位】: 哈爾濱理工大學(xué)管理學(xué)院;哈爾濱理工大學(xué)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究中心;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“基于‘云環(huán)境’的IT產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟知識(shí)轉(zhuǎn)移與共享機(jī)制研究”(項(xiàng)目編號(hào):71272191);國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“大數(shù)據(jù)聯(lián)盟云服務(wù)模式研究”(項(xiàng)目編號(hào):71672050) 黑龍江省自然科學(xué)基金項(xiàng)目“黑龍江省移動(dòng)云計(jì)算聯(lián)盟商業(yè)模式研究”(項(xiàng)目編號(hào):G201301)的成果
【分類號(hào)】:TP391.3
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,本文編號(hào):1985547
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