移動社交網(wǎng)絡(luò)中上下文感知推薦機(jī)制的研究與設(shè)計.pdf

1、社交網(wǎng)絡(luò)通過分享內(nèi)容、即時交流等形式為人們提供了一個拓展社交的平臺，隨著智能手機(jī)等移動設(shè)備的普及以及無線數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)的提高，社交網(wǎng)絡(luò)正在從PC端向移動端快速演進(jìn)，出現(xiàn)了大量針對移動設(shè)備設(shè)計的新應(yīng)用和新服務(wù)。同時得益于智能移動設(shè)備感知計算能力的不斷增強(qiáng)，越來越多的用戶上下文信息得以被實(shí)時感知，使得利用豐富的用戶上下文信息以及社交網(wǎng)絡(luò)中積累的大量用戶數(shù)據(jù)（如用戶的個人信息、偏好、社會關(guān)系、對服務(wù)內(nèi)容的評價等）為用戶提供更加準(zhǔn)確和個性化的服務(wù)

2、成為可能。
　　為了更準(zhǔn)確和迅速地從海量的服務(wù)和應(yīng)用中找到用戶感興趣的內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)個性化服務(wù)推薦的目的，本文針對移動社交網(wǎng)絡(luò)上下文感知推薦機(jī)制做了一些研究與探討。
　　論文主要研究內(nèi)容包括:
　　1.通過對移動社交網(wǎng)絡(luò)的深入理解和上下文感知推薦過程的不斷學(xué)習(xí)，在普適上下文感知計算模型的基礎(chǔ)上，設(shè)計了一個面向過程的移動社交網(wǎng)絡(luò)上下文感知推薦模型。并利用層次化和FSM等建模方法，通過PtolemyⅡ建模工具實(shí)現(xiàn)了具體的建模過

3、程，論證和探討了該模型的可行性以及對移動環(huán)境的支持。
　　2.將上下文相似度與興趣相似度結(jié)合，并用AHP算法確定各自所占的權(quán)重，改進(jìn)了傳統(tǒng)的用戶相似度計算方法;設(shè)計了一種通過用戶社會關(guān)系計算用戶信任度的方法。通過用戶相似度與用戶信任度的融合，以協(xié)同過濾算法為基礎(chǔ)，完成了一套完整的信任增強(qiáng)上下文感知推薦機(jī)制。
　　3.將設(shè)計的移動社交網(wǎng)絡(luò)上下文感知推薦模型和信任增強(qiáng)上下文感知推薦機(jī)制，應(yīng)用到實(shí)際的場景中，設(shè)計和實(shí)現(xiàn)了“移動社交