無(wú)線移動(dòng)環(huán)境下圖片信息推薦系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著信息的急劇膨脹，推薦系統(tǒng)在用戶瀏覽中扮演著越來(lái)越重要的角色。對(duì)移動(dòng)設(shè)備用戶而言，如何快速而高效的共享和瀏覽圖片對(duì)于移動(dòng)設(shè)備的推廣非常重要。目前絕大多數(shù)的推薦系統(tǒng)可分為三類：基于內(nèi)容的推薦系統(tǒng)，基于用戶協(xié)作的推薦系統(tǒng)以及混合型推薦系統(tǒng)?；趦?nèi)容的推薦系統(tǒng)在眾多領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，包括網(wǎng)頁(yè)推薦，文章推薦，餐館推薦，電視節(jié)目推薦等，因此也一直推薦系統(tǒng)研究的熱點(diǎn)方向。典型的基于內(nèi)容的推薦系統(tǒng)通常使用貝葉斯分類算法實(shí)現(xiàn)對(duì)象的分類排序，通過(guò)對(duì)系

2、統(tǒng)中的所有對(duì)象進(jìn)行分類排序，再結(jié)合當(dāng)前用戶的喜好，選擇出用戶可能喜歡的對(duì)象向用戶推薦。
　　 傳統(tǒng)的基于內(nèi)容的推薦系統(tǒng)對(duì)一類對(duì)象進(jìn)行分類，得到的對(duì)某一類對(duì)象的推薦排序是一致的結(jié)果。這種分類方法的一個(gè)缺點(diǎn)是忽視了同一類對(duì)象之間的差異性。為了在推薦系統(tǒng)中綜合考慮圖片的多種屬性信息，需要設(shè)計(jì)新的基于內(nèi)容的推薦系統(tǒng)，通過(guò)把對(duì)象的特性關(guān)系映射到帶權(quán)限的無(wú)向圖中，實(shí)現(xiàn)對(duì)每個(gè)對(duì)象生成獨(dú)有的推薦排序。這樣的推薦系統(tǒng)的特點(diǎn)是專門針對(duì)用戶當(dāng)前正在瀏

3、覽的對(duì)象進(jìn)行推薦。如何確定圖片的不同元數(shù)據(jù)對(duì)圖片相似性的影響，是設(shè)計(jì)滿足課題目標(biāo)的推薦系統(tǒng)的主要問(wèn)題，同時(shí)在系統(tǒng)中的需要實(shí)現(xiàn)圖片數(shù)據(jù)獲取，用戶管理等方面的服務(wù)，這些都是完善Kaleido Photo軟件功能的重要環(huán)節(jié)。
　　 論文首先介紹了與課題相關(guān)的背景技術(shù)，包括Web服務(wù)技術(shù)，Restful技術(shù)，推薦系統(tǒng)技術(shù)和基于推薦內(nèi)容的推薦系統(tǒng)技術(shù)。著重描述了本文中使用的基于語(yǔ)義關(guān)系圖的推薦系統(tǒng)技術(shù)。在此基礎(chǔ)上，論文重點(diǎn)討論了在針對(duì)移動(dòng)

4、用戶的圖片共享系統(tǒng)Kaleido Photo中的圖片推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。論文介紹了Kaleido Photo服務(wù)器的架構(gòu)，并對(duì)其中的圖片上傳服務(wù)，用戶管理服務(wù)和推薦服務(wù)三個(gè)服務(wù)進(jìn)行了需求分析，搭建了實(shí)現(xiàn)服務(wù)器端的體系結(jié)構(gòu)，并詳細(xì)描述了各服務(wù)的接口和具體實(shí)現(xiàn)方式。
　　 然后，論文給出了Kaleido Photo中圖片推薦系統(tǒng)的測(cè)試環(huán)境和測(cè)試結(jié)果。最后對(duì)全文進(jìn)行了總結(jié)，分析了研究中的不足并指出了今后研究工作的方向和下一步需要做的