基于個(gè)性化推薦的移動(dòng)應(yīng)用管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的日益發(fā)展，各類移動(dòng)應(yīng)用軟件的數(shù)量也呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長，在這種需求下，各大終端廠商陸續(xù)推出了各自的移動(dòng)應(yīng)用管理系統(tǒng)，幫助用戶下載、管理移動(dòng)應(yīng)用軟件。由于大多數(shù)的移動(dòng)應(yīng)用管理系統(tǒng)僅是眾多應(yīng)用軟件的集合，不能根據(jù)每個(gè)用戶的喜好進(jìn)行推薦，導(dǎo)致用戶很難從大量移動(dòng)應(yīng)用中快速找到適合自己的應(yīng)用。因此，基于個(gè)性化推薦的移動(dòng)應(yīng)用管理系統(tǒng)的研究具有重要意義。
　　本文研究的基于個(gè)性化推薦的移動(dòng)應(yīng)用管理系統(tǒng)分為前端、后端和推薦算法三部分。前

2、端是系統(tǒng)的用戶界面，用于和用戶進(jìn)行交互；由于Hadoop具有方便性、健壯性、可擴(kuò)展性和簡單性的特點(diǎn)，能夠高效、分布式地處理移動(dòng)應(yīng)用產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，所以系統(tǒng)的后端使用Hadoop框架搭建；而用戶的興趣具有模糊性和不穩(wěn)定性等特點(diǎn)，常見的推薦算法沒有考慮這些因素，Slope One算法由于只根據(jù)用戶對(duì)于應(yīng)用的評(píng)分來預(yù)測(cè)，顯得高效、簡單，而被廣泛采用，但是隨著用戶的數(shù)量越來越多，算法的精度不斷下降，本文根據(jù)用戶相似性和標(biāo)簽相似性提出了基于用戶和標(biāo)簽