移動(dòng)環(huán)境下精準(zhǔn)定向廣告驅(qū)動(dòng)的推薦系統(tǒng)研究.pdf

1、互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展將人們帶入了一個(gè)信息爆炸的時(shí)代，面對(duì)海量數(shù)據(jù)信息，由于人們的關(guān)注能力的局限性，因此難以從中快速的找到自己喜歡或者感興趣的信息或者項(xiàng)目。此外，隨著移動(dòng)通訊技術(shù)的迅速發(fā)展，手機(jī)、平板等移動(dòng)終端的使用越發(fā)便捷，大量網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用用戶已從網(wǎng)頁(yè)版轉(zhuǎn)移到移動(dòng)客戶端版。針對(duì)移動(dòng)客戶端的用戶進(jìn)行個(gè)性化信息推薦，在提升用戶體驗(yàn)方面具有廣闊的發(fā)展?jié)摿Α?br>　　個(gè)性化推薦在互聯(lián)網(wǎng)上的應(yīng)用已經(jīng)取得了一定的成果，其中應(yīng)用最成功是協(xié)同過(guò)濾算法，但協(xié)同

2、過(guò)濾推薦技術(shù)依然存在數(shù)據(jù)稀疏性及冷啟動(dòng)等問(wèn)題。同時(shí)，由于移動(dòng)用戶的移動(dòng)性，用戶的地理位置及周邊環(huán)境都在實(shí)時(shí)改變，傳統(tǒng)的協(xié)同過(guò)濾算法并不能很好的處理這種改變并給出精準(zhǔn)推薦。為解決上述問(wèn)題，本文提出了基于用戶社交網(wǎng)絡(luò)信息的用戶聚類方法，將用戶的交互信息考慮到用戶相似度計(jì)算中，并聚類形成一個(gè)個(gè)興趣愛(ài)好相似的朋友圈，基于用戶信任的朋友圈推薦方法可以提高推薦質(zhì)量。同時(shí)本文增加了評(píng)分時(shí)間權(quán)重和項(xiàng)目距離權(quán)重來(lái)提高推薦結(jié)果的精準(zhǔn)性，并引入了距離篩選機(jī)制