基于用戶興趣反饋的內容變粒度推薦系統(tǒng)研究.pdf

1、近年來互聯(lián)網技術更新?lián)Q代、智能移動設備快速發(fā)展，人們在移動終端如手機、pad上享受Web服務的便捷體驗正在趕超PC終端。傳統(tǒng)的互聯(lián)網企業(yè)紛紛將業(yè)務拓展到移動領域，開發(fā)移動端App來進一步鞏固和拓展用戶市場，如騰訊推出微信移動端應用打造出另一個億級用戶數量級別的移動社交平臺，阿里巴巴推出手機支付寶在2014年雙十一當天完成1.97億筆交易支付的壯舉，更多新興的互聯(lián)網公司涌入移動互聯(lián)應用領域，開發(fā)了大量各式各樣移動服務應用。身處移動互聯(lián)網時

2、代的用戶一方面享受移動網絡服務帶來的好處，另一方面也面臨新的困惑——信息超載，獲取真實所需和做出正確選擇的時間成本越來越高，典型表現(xiàn)在網購領域，用戶在購買到心儀商品之前往往需要去瀏覽大量的“無關無趣”的產品信息，影響體驗，因此在開發(fā)移動網絡背景下相關產品服務的應用時引進高效個性化推薦技術顯得十分必要。
　　本論文在研究當前多種推薦算法的優(yōu)缺點及移動互聯(lián)網特殊的應用背景的前提下，設計并實現(xiàn)一種基于用戶興趣反饋的內容變粒度推薦系統(tǒng)，論

3、文主要工作如下:
　　1.分析總結傳統(tǒng)推薦技術的研究現(xiàn)狀，順應移動互聯(lián)網時代的趨勢，綜合考慮移動設備的條件限制和移動情境的特殊性質，設計一種基于用戶興趣實時反饋的內容變粒度的推薦系統(tǒng)。
　　2.該推薦系統(tǒng)劃分為服務器端和移動客戶端兩大子系統(tǒng)，服務器端負責根據用戶二級興趣模型生成多組候選推薦項目集和通過雙向設閾過濾得到可感知移動情景信息，將其推送給移動客戶端，移動客戶端負責實時響應用戶行為和進行情景感知，動態(tài)調整候選項目的位置