云环境用户情景兴趣的移动商务推荐模型及应用研究

发布时间：2016-11-24 17:33

  本文关键词：云环境用户情景兴趣的移动商务推荐模型及应用研究，由笔耕文化传播整理发布。

《燕山大学》 2013年

云环境用户情景兴趣的移动商务推荐模型及应用研究

刘海鸥  

【摘要】：移动互联网爆炸式增长、电子商务的迅猛发展以及智能手机的快速普及，使“移动互联新生态”在全球范围内迅速成长，其个性化推荐系统也跻身为提高企业竞争力、满足用户即时个性化需求的利器。但移动商务的特殊性使传统推荐系统难以简单移植并满足“数字宇宙”时代的特殊需求。本文的研究目的在于通过系统结合用户情景兴趣与云计算技术，提出面向云环境用户情景兴趣的移动商务推荐模型，解决云环境下移动商务用户的情景推荐、信任推荐、多兴趣推荐以及服务质量偏好预测推荐等问题，最终为移动商务用户推荐与当前情景最为关联的即时服务。针对论文特点，在研究过程中使用了社交网络方法、蚁群聚类方法、蚁群神经网络方法等。 本文从事的研究工作主要如下： (1)针对移动商务情景推荐问题，结合云计算技术与移动商务用户情景，构建了基于移动商务用户情景兴趣的协同过滤推荐模型。通过计算基于移动商务用户的情景相似度，构造了与目标用户当前情景相似的情景集合，然后建立基于项目评分情景和评分矩阵，并通过MapReduce化的协同过滤推荐方法实现并行推荐。 (2)针对传统协同过滤存在的数据稀疏、冷启动问题，构建了不同信任信息条件下云环境用户情景兴趣的推荐模型。基于情景兴趣与富信任信息的移动商务推荐模型引入了用户间信任关系解决协同过滤算法存在的数据稀疏性问题，并采用MapReduce的数据处理方式解决大规模的复杂社会网推荐问题；基于情景兴趣与稀疏信任信息的移动商务推荐模型主要致力于解决现实情况下可用信任信息较少导致的推荐不准确问题。 (3)针对用户单兴趣表示存在的问题，构建了云环境用户多情景兴趣的移动商务蚁群聚类推荐模型。该模型通过对用户情景兴趣进行层次划分，使用改进的层次聚类算法和新的目标函数生成聚类的兴趣树，构造多层次蚁群搜索路径来发现目标用户的若干最近邻类簇，利用类簇内其他用户对目标项目的评分预测未评分项目的评分，最后结合MapReduce与协同过滤思想设计相应推荐算法。 (4)针对移动商务服务质量(QoS)偏好预测推荐问题，构建了基于用户位置情景与蚁群神经网络的QoS服务预测混合推荐模型。模型基于用户位置情景信息将网站的所有服务与用户按自治系统进行聚类，，由此构建用户——服务矩阵；然后将采用基于用户和基于项目的方法预测的QoS值合并为一个矩阵，以此作为MapReduce化的蚁群神经网络输入进行权值训练，通过权值训练可获得不同协同过滤方法在不同环境下对应的权值；最后根据这些权值得到最终服务质量预测的QoS值。 (5)针对用户情景兴趣的移动商务推荐模型应用问题，设计了一个移动商务景点推荐架构并进行了实证研究。首先，基于云计算思想建立旅游移动商务的景点推荐系统原型框架，在此基础上构建面向景点推荐的用户情景兴趣模型；然后，以秦皇岛高校大学生为研究对象进行实证研究。实证结果验证了本文景点推荐系统的可行性，能够满足手机用户当前的个性化景点推荐需求。

【关键词】：
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TP391.3
【目录】：

摘要5-7

Abstract7-13

第1章 绪论13-28

1.1 研究背景与意义13-15

1.1.1 研究背景13-14

1.1.2 研究意义14-15

1.2 国内外研究现状15-24

1.2.1 国外研究现状15-19

1.2.2 国内研究现状19-22

1.2.3 研究评述22-24

1.3 研究内容与方法24-28

1.3.1 研究内容24-26

1.3.2 研究方法26-28

第2章 云环境用户情景兴趣的移动商务协同过滤推荐模型28-49

2.1 问题提出及解决思路28-30

2.1.1 问题提出28-29

2.1.2 解决思路29-30

2.2 用户情景兴趣的移动商务协同过滤推荐模型30-34

2.2.1 传统协同过滤推荐方法30-32

2.2.2 移动商务用户情景兴趣描述32

2.2.3 基于情景兴趣评分矩阵的协同过滤推荐模型32-34

2.3 MapReduce 化的协同过滤推荐方法34-39

2.3.1 MapReduce 技术35

2.3.2 MapReduce 化的协同过滤方法35-39

2.4 实验验证39-47

2.4.1 实验环境39-40

2.4.2 数据集选择40-41

2.4.3 度量标准41-42

2.4.4 推荐系统可扩展性分析42-45

2.4.5 推荐结果精准性分析45-47

2.5 本章小结47-49

第3章 云环境用户情景兴趣的移动商务信任推荐模型49-67

3.1 问题提出及解决思路49-52

3.1.1 问题提出49-50

3.1.2 解决思路50-52

3.2 富信任信息环境下用户情景兴趣推荐模型52-55

3.2.1 建模思路52-54

3.2.2 富信任信息环境下用户情景兴趣推荐方法54-55

3.3 稀疏信任信息环境下用户情景兴趣推荐模型55-61

3.3.1 建模思路56-57

3.3.2 稀疏信任信息环境下用户情景兴趣推荐方法57-61

3.4 并行推荐的 MapReduce 化61-62

3.4.1 用户向量的 MapReduce 化61

3.4.2 共生矩阵计算的 MapReduce 化61-62

3.4.3 矩阵相乘的 MapReduce 化62

3.4.4 产生推荐的 MapReduce 化62

3.5 模型验证62-66

3.5.1 数据集的选取62-63

3.5.2 度量标准63-64

3.5.3 实验结果分析64-66

3.6 本章小结66-67

第4章 云环境用户多情景兴趣的移动商务蚁群聚类推荐模型67-83

4.1 问题提出及解决思路67-70

4.1.1 问题提出67-68

4.1.2 解决思路68-70

4.2 多情景兴趣的蚁群聚类方法70-75

4.2.1 层次聚类与蚁群算法70-71

4.2.2 蚁群聚类方法71-74

4.2.3 算法的 MapReduce 化74-75

4.3 多情景兴趣的蚁群聚类推荐模型75-77

4.3.1 评分预测75-76

4.3.2 产生推荐76-77

4.4 模型验证77-81

4.4.1 数据集的选取77

4.4.2 蚁群聚类算法实验77-78

4.4.3 Hadoop 蚁群聚类加速性能分析78-80

4.4.4 推荐结果精准性分析80-81

4.5 本章小结81-83

第5章 云环境用户情景兴趣的移动商务 QoS 偏好预测推荐模型83-101

5.1 问题提出及解决思路83-85

5.1.1 问题提出83-84

5.1.2 解决思路84-85

5.2 用户情景兴趣的 QoS 偏好矩阵85-89

5.2.1 基于位置情景的用户与服务聚类85-86

5.2.2 基于用户的 QoS 向量值计算86-87

5.2.3 基于项目的 QoS 向量值计算87

5.2.4 QoS 偏好矩阵构建87-89

5.3 用户情景兴趣的蚁群神经网络 QoS 预测推荐模型89-97

5.3.1 蚁群神经网络模型的引入89-92

5.3.2 蚁群神经网络模型的建立92-95

5.3.3 数据归一化处理方法95

5.3.4 MapReduce 化的权值训练方法95-96

5.3.5 服务质量偏好的最终预测96-97

5.4 模型验证97-100

5.4.1 数据集的选取97

5.4.2 实验结果分析97-100

5.5 本章小结100-101

第6章 云环境用户情景兴趣的旅游移动商务推荐实证研究101-116

6.1 应用背景101-102

6.2 云环境用户情景兴趣的移动商务景点推荐架构102-103

6.2.1 设计思路102

6.2.2 系统主要模块102-103

6.3 面向景点推荐的用户情景兴趣建模103-107

6.3.1 用户情景的粒度划分103-104

6.3.2 旅客情景兴趣模型的建立104-107

6.4 景点推荐系统的应用实例107-115

6.4.1 实验设计思路108

6.4.2 用户——项目评分矩阵构建108-109

6.4.3 推荐结果及效果分析109-115

6.5 本章小结115-116

结论116-119

参考文献119-128

攻读博士学位期间承担的科研任务与主要成果128-130

致谢130-131

作者简介131

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本文编号：191043