基于用戶(hù)興趣的位置服務(wù)推薦系統(tǒng)研究.pdf

1、信息內(nèi)容的爆炸式增長(zhǎng)給人們?cè)斐珊艽蟮男畔⑦x擇困擾，推薦系統(tǒng)的提出可以有效地解決這一難題。通過(guò)分析用戶(hù)的歷史數(shù)據(jù)，挖掘用戶(hù)與項(xiàng)目之間的二元關(guān)系，幫助用戶(hù)在龐雜的信息中發(fā)現(xiàn)自己感興趣的項(xiàng)目，生成個(gè)性化推薦以滿(mǎn)足其服務(wù)需求。隨著智能設(shè)備的普及和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，信息資源的獲取和推送可以發(fā)生在任何時(shí)間、任何地點(diǎn)。移動(dòng)位置服務(wù)推薦系統(tǒng)將線(xiàn)上用戶(hù)和線(xiàn)下資源聯(lián)系在一起，更好地服務(wù)用戶(hù)需求。相對(duì)于傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)，移動(dòng)位置服務(wù)推薦系統(tǒng)需要考慮更多地點(diǎn)、情景方

2、面的因素。
　　為了更進(jìn)一步地研究移動(dòng)位置服務(wù)推薦系統(tǒng)，本文通過(guò)研究移動(dòng)推薦系統(tǒng)的相關(guān)技術(shù)，分析當(dāng)前個(gè)性化推薦研究的現(xiàn)狀和比較各種推薦算法。以位置服務(wù)推送作為出發(fā)點(diǎn)，結(jié)合用戶(hù)興趣建模，解決移動(dòng)推薦系統(tǒng)中用戶(hù)情景需求的問(wèn)題，提高移動(dòng)個(gè)性化推薦系統(tǒng)的推薦精度、效率和質(zhì)量。本文主要研究用戶(hù)興趣建模和基于用戶(hù)評(píng)分的推薦算法，提出一種基于用戶(hù)評(píng)分特征和情景消費(fèi)傾向的個(gè)性化推薦算法。通過(guò)分析用戶(hù)歷史評(píng)分信息，并把商家信息標(biāo)簽化，有利于找出用戶(hù)