【摘 要】
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移动互联网时代,信息数据量爆炸式增长,人们可以轻易的获取想要的信息,但同时,海量的数据也给用户带来了“信息超载”问题的困扰,为了缓解人们的信息困扰,个性化推荐服务应运而生。传统的推荐服务仅考虑用户和项目两个维度,而在移动环境下,用户复杂多变的情境会对用户的决策造成很大的影响。针对目前存在的问题,本文结合专家学者的研究成果,尝试提出自己的解决方案,构建融合多维情境的移动情境感知服务模型,以期解决用户
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移动互联网时代,信息数据量爆炸式增长,人们可以轻易的获取想要的信息,但同时,海量的数据也给用户带来了“信息超载”问题的困扰,为了缓解人们的信息困扰,个性化推荐服务应运而生。传统的推荐服务仅考虑用户和项目两个维度,而在移动环境下,用户复杂多变的情境会对用户的决策造成很大的影响。针对目前存在的问题,本文结合专家学者的研究成果,尝试提出自己的解决方案,构建融合多维情境的移动情境感知服务模型,以期解决用户信息超载的问题,提高个性化推荐的准确率和召回率,使得个性化服务的效果更佳。本文首先叙述和分析情境感知的国内外研究现状,其次对情境的相关概念和情境感知的步骤进行了详细的叙述,以及介绍了情境感知服务中数据的采集和预处理方法,同时还详细指出了目前常用个性化推荐算法的核心原理和应用场景。然后构建了移动情境感知服务模型,对模型的各个环节进行了简要概述,以及对多维情境的分类进行了描述,还对情境维度的表示进行了叙述,对于情境的相似度度量和情境结合方式进行详细叙述。接着按照情境感知服务的步骤进行详细展开,包括具体操作步骤和每步的算法,同时还列出了伪代码,在情境感知服务系统推送给用户个性化推荐列表后,用户可以发生移动用户交互,进一步的修正和优化模型,提高推荐的准确率。最后利用公开的数据集,对本文所提出的算法进行仿真实验,并对基于传统推荐算法(UCF)和本文提出的融合多维情境的个性化推荐算法(MCCF)进行了对照实验,利用准确率和召回率还有均方值误差等评价指标进行了实验结果对比,结果表明本文所提出算法是行之有效。
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