移动电子商务环境下个性化情景推荐模型研究

发布时间：2018-06-06 06:22

本文选题：移动电子商务 + 情景模型　；参考：《情报理论与实践》2017年10期

【摘要】：[目的/意义]文章用树形结构图对影响移动商务用户即时信息需求的情景要素进行分类,提出一种融入用户个性化情景要素的推荐模型。[方法/过程]在该模型中,通过用户当前情景和历史评分数据计算出对每个用户即时信息需求影响最大的K个情景要素,以此构造用户个性化情景,并将其作为输入条件改进已有的基于情景的多维信息推荐算法进而进行项目推荐。[结果/结论]通过Movie lens与MBook Crossing数据集对该模型中改进的算法和其他3种算法进行比较,实验结果表明:该模型的预测精度较高,可有效提高用户满意度,更能有效地解决移动商务环境下的个性化推荐问题。
[Abstract]:[objective / significance] this paper classifies the contextual elements that affect the demand of instant information for mobile commerce users by using tree structure diagram, and proposes a recommendation model that integrates the personalized situational elements of users. [method / process] in this model, the K scenario elements that have the greatest impact on the immediate information requirements of each user are calculated from the user's current scenario and history scoring data to construct the user's personalized scenario. It is used as input condition to improve the existing multi-dimensional information recommendation algorithm based on scenario. [results / conclusion] the improved algorithm in this model is compared with other three algorithms by using Movie lens and MBook Crossing data sets. The experimental results show that the prediction accuracy of the model is high and the user satisfaction can be improved effectively. It can effectively solve the problem of personalized recommendation in mobile commerce environment.
【作者单位】：哈尔滨理工大学管理学院;哈尔滨理工大学高新技术产业发展研究中心;
【基金】：国家自然科学基金项目“基于‘云环境’的IT产业联盟知识转移与共享机制研究”(项目编号:71272191);国家自然科学基金项目“大数据联盟云服务模式研究”(项目编号:71672050) 黑龙江省自然科学基金项目“黑龙江省移动云计算联盟商业模式研究”(项目编号:G201301)的成果
【分类号】：TP391.3

【相似文献】