面向終端的APP個性化推薦系統(tǒng).pdf

1、隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，手持智能終端設(shè)備的快速普及，人們的日常生活和學(xué)習(xí)已經(jīng)離不開手機(jī)應(yīng)用程序，應(yīng)用市場的應(yīng)用數(shù)量呈現(xiàn)爆炸式增長。但是各種應(yīng)用功能重疊，質(zhì)量參差不齊，用戶需求各式各樣，使得用戶選擇應(yīng)用變得越來越困難。本文設(shè)計并且實(shí)現(xiàn)了一個面向終端的APP個性化推薦系統(tǒng)，通過爬取應(yīng)用市場的應(yīng)用信息和用戶評論信息，獲取用戶的歷史行為記錄，來預(yù)測用戶的個人興趣，幫助用戶獲取自己感興趣的應(yīng)用程序。
　　本文的貢獻(xiàn)有:
　　1)提出

2、了一種分布式爬蟲框架，通過控制瀏覽器模擬用戶操作的方法，解決了某些應(yīng)用市場數(shù)據(jù)爬取困難的問題，并實(shí)現(xiàn)了基于爬取的APP信息的搜索功能;
　　2)設(shè)計并實(shí)現(xiàn)了一種可以定制個性化算法的個性化推薦系統(tǒng)框架，框架能夠管理用戶定制的個性化算法，并將算法應(yīng)用到線上的個性化推薦服務(wù);
　　3)本文基于我們設(shè)計的個性化推薦系統(tǒng)框架，實(shí)現(xiàn)了基于用戶的協(xié)同過濾算法，基于物品的協(xié)同過濾算法，和SlopeOne評分預(yù)測算法，并且將算法應(yīng)用到通過爬蟲