移動終端個性化應(yīng)用服務(wù)推送系統(tǒng)的研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著以智能手機為代表的移動終端的普及率快速上升，以及移動互聯(lián)網(wǎng)和移動通信技術(shù)的飛速發(fā)展，移動應(yīng)用市場最近幾年出現(xiàn)了爆炸性增長。面對大量的移動應(yīng)用程序，用戶往往需要花費大量的時間來選擇自己喜歡的應(yīng)用。為解決這個問題，移動個性化應(yīng)用推送服務(wù)應(yīng)運而生。
　　 本文設(shè)計并實現(xiàn)的個性化應(yīng)用服務(wù)推送系統(tǒng)，能夠根據(jù)用戶的喜好自動向其推送應(yīng)用程序，幫助移動終端用戶高效的找到自己感興趣的應(yīng)用。同時，系統(tǒng)能夠幫助運營商更好地服務(wù)客戶，促進增值業(yè)務(wù)的

2、發(fā)展，為運營商帶來更大的收益。
　　 本文主要研究內(nèi)容如下：
　　 首先，介紹了個性化推薦系統(tǒng)的概念、組成以及相關(guān)的理論知識。對傳統(tǒng)的個性化推薦系統(tǒng)中常用的推薦技術(shù)進行了深入研究，詳細分析了不同推薦技術(shù)的優(yōu)缺點。
　　 其次，著重分析了目前較為流行的協(xié)同過濾推薦算法。對算法的基本思想、算法的分類、算法中存在的問題都進行了詳細的分析。
　　 再次，提出了一種改進的加權(quán)Slope One推薦算法。Slope

3、One算法是2005年提出的一種簡單、高效的基于項目的協(xié)同過濾算法，但是該算法仍然存在冷啟動問題。對于新用戶問題，改進的算法通過用戶的個人信息來計算用戶的相似度，按照相似度的大小產(chǎn)生用戶的“最近鄰居”，根據(jù)“最近鄰居”用戶的評分產(chǎn)生推薦；對于新項目問題，改進的算法通過項目自身的屬性，計算項目之間的相似度，根據(jù)相似度預(yù)測評分，從而產(chǎn)生推薦。
　　 最后，本文設(shè)計并實現(xiàn)了移動終端個性化應(yīng)用服務(wù)推送系統(tǒng)。該系統(tǒng)分為服務(wù)器端和客戶端兩部