移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)中上下文感知推薦機(jī)制的研究與設(shè)計(jì).pdf

1、社交網(wǎng)絡(luò)通過分享內(nèi)容、即時(shí)交流等形式為人們提供了一個(gè)拓展社交的平臺(tái)，隨著智能手機(jī)等移動(dòng)設(shè)備的普及以及無線數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)的提高，社交網(wǎng)絡(luò)正在從PC端向移動(dòng)端快速演進(jìn)，出現(xiàn)了大量針對(duì)移動(dòng)設(shè)備設(shè)計(jì)的新應(yīng)用和新服務(wù)。同時(shí)得益于智能移動(dòng)設(shè)備感知計(jì)算能力的不斷增強(qiáng)，越來越多的用戶上下文信息得以被實(shí)時(shí)感知，使得利用豐富的用戶上下文信息以及社交網(wǎng)絡(luò)中積累的大量用戶數(shù)據(jù)（如用戶的個(gè)人信息、偏好、社會(huì)關(guān)系、對(duì)服務(wù)內(nèi)容的評(píng)價(jià)等）為用戶提供更加準(zhǔn)確和個(gè)性化的服務(wù)

2、成為可能。
　　為了更準(zhǔn)確和迅速地從海量的服務(wù)和應(yīng)用中找到用戶感興趣的內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化服務(wù)推薦的目的，本文針對(duì)移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)上下文感知推薦機(jī)制做了一些研究與探討。
　　論文主要研究?jī)?nèi)容包括:
　　1.通過對(duì)移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)的深入理解和上下文感知推薦過程的不斷學(xué)習(xí)，在普適上下文感知計(jì)算模型的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了一個(gè)面向過程的移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)上下文感知推薦模型。并利用層次化和FSM等建模方法，通過PtolemyⅡ建模工具實(shí)現(xiàn)了具體的建模過

3、程，論證和探討了該模型的可行性以及對(duì)移動(dòng)環(huán)境的支持。
　　2.將上下文相似度與興趣相似度結(jié)合，并用AHP算法確定各自所占的權(quán)重，改進(jìn)了傳統(tǒng)的用戶相似度計(jì)算方法;設(shè)計(jì)了一種通過用戶社會(huì)關(guān)系計(jì)算用戶信任度的方法。通過用戶相似度與用戶信任度的融合，以協(xié)同過濾算法為基礎(chǔ)，完成了一套完整的信任增強(qiáng)上下文感知推薦機(jī)制。
　　3.將設(shè)計(jì)的移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)上下文感知推薦模型和信任增強(qiáng)上下文感知推薦機(jī)制，應(yīng)用到實(shí)際的場(chǎng)景中，設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了“移動(dòng)社交