移動環(huán)境下基于上下文的協(xié)同過濾推薦模型研究.pdf

1、隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展,在移動客戶端的產(chǎn)品和服務(wù)日益豐富。以智能手機為代表的移動終端設(shè)備已經(jīng)成為了人們?nèi)粘Ｉ?、工作、娛樂不可或缺的部分。然?移動終端設(shè)備的尺寸有限,移動用戶接收信息的能力也十分有限,移動端信息量爆炸式增長使得移動用戶尋找和接收有效信息的障礙越來越明顯。用戶想要高效地獲取與用戶個性化需求相匹配的信息及服務(wù)變得越來越困難,與傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)一樣,移動端的信息過載問題也日益凸顯。
　　推薦系統(tǒng)在解決傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)上的信息過載

2、問題、根據(jù)用戶偏好幫助用戶決策等方面表現(xiàn)優(yōu)異,是一種很好的個性化服務(wù)方式,尤其是協(xié)同過濾推薦算法已經(jīng)成為目前應(yīng)用最為成功和廣泛的推薦算法。因此,本文考慮將協(xié)同過濾推薦算法引入到移動環(huán)境下的推薦中。然而移動環(huán)境的新特點決定了不能照搬傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)推薦算法,上下文因素將成為移動用戶選擇和決策的重要影響因素。
　　本文提出了一種移動環(huán)境下上下文感知的協(xié)同過濾推薦模型,以協(xié)同過濾推薦算法為基礎(chǔ),將上下文因素引入的方式為用戶在移動環(huán)境下提供更好

3、的推薦質(zhì)量。首先,對上下文在移動推薦中重要性進行闡述,并提出了上下文引入到協(xié)同過濾推薦中面臨的數(shù)據(jù)稀疏性問題和上下文引入方法單一問題。針對數(shù)據(jù)稀疏性,定義了松弛上下文來改善因上下文引入而產(chǎn)生的數(shù)據(jù)稀疏問題;針對上下文引入方法的不足,本文提出了一種將上下文預(yù)過濾與上下文建模結(jié)合的混合建模方法。在上下文預(yù)過濾中,通過定義硬性上下文作為預(yù)過濾條件,在上下文建模中,針對現(xiàn)有研究在上下文因素與算法之間融合程度上的不足,在傳統(tǒng)的協(xié)同過濾推薦算法基礎(chǔ)

4、上設(shè)計了基于上下文的協(xié)同過濾推薦算法改進思路。針對上述思路,進一步提出了移動環(huán)境下上下文感知的協(xié)同過濾推薦模型構(gòu)建思路以及模型框架,并對模型的核心算法進行了描述。此外,本文通過調(diào)查形式構(gòu)建了實驗數(shù)據(jù)集,并設(shè)計了不考慮上下文、單純上下文預(yù)過濾、單純上下文建模的三種方法與本文提出的模型作實驗對比,并利用MAE和F1評價指標(biāo)比較了本文提出的模型與其他三種方法之間的推薦質(zhì)量。實驗表明,本文提出的模型相較于其他三種在推薦質(zhì)量上有較好的表現(xiàn)。最后,