面向智能路由器的興趣推薦算法研究.pdf

1、互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代每天都會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，路由器作為網(wǎng)絡(luò)的流量節(jié)點(diǎn)，對(duì)于交換的信息起到了檢測(cè)和控制的作用，同時(shí)也對(duì)用戶的上網(wǎng)體驗(yàn)至關(guān)重要。當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，用戶的上網(wǎng)行為經(jīng)常會(huì)被海量的廣告干擾。但傳統(tǒng)的路由器一般只進(jìn)行存儲(chǔ)轉(zhuǎn)發(fā)，并沒(méi)有完全起到網(wǎng)絡(luò)流量樞紐的作用。
　　通常用戶希望能夠得到針對(duì)自己興趣的個(gè)性化推薦，而非群發(fā)的廣告。當(dāng)前的智能路由器尚且沒(méi)有出現(xiàn)針對(duì)用戶興趣的推薦功能，現(xiàn)有的廣告推薦技術(shù)也多為群體推薦，不具有針對(duì)性。因此本文面向

2、智能路由器這款智能設(shè)備，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘的方式設(shè)計(jì)了一種面向用戶行為的興趣推薦算法，對(duì)接入路由器的用戶產(chǎn)生的數(shù)據(jù)挖掘信息，實(shí)現(xiàn)用戶的個(gè)性化興趣推薦的功能。讓用戶在通過(guò)路由器上網(wǎng)的同時(shí)，就能得到最適合用戶的興趣推薦或者廣告鏈接。本文主要工作如下：
　　1.通過(guò)路由器采集用戶原始數(shù)據(jù)，并利用數(shù)據(jù)接口上傳到云服務(wù)器端，在服務(wù)器端對(duì)用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分析；
　　2.改進(jìn)HowNet的語(yǔ)義相似度算法，加入義原的密度和深度及其所處層次的影響，提高

3、了詞匯間語(yǔ)義相似度的準(zhǔn)確性；
　　3.設(shè)計(jì)了關(guān)鍵詞集合相似度算法，并對(duì)用戶的關(guān)鍵詞集合聚類分簇，同時(shí)采用追蹤窗口實(shí)時(shí)抓取戶的興趣，并分別提取出用戶的長(zhǎng)期興趣及短期興趣；
　　4.利用提取出的用戶興趣，計(jì)算用戶之間的相似度，并在相似度較高的用戶之間相互推薦興趣內(nèi)容；
　　5.針對(duì)本文所設(shè)計(jì)的興趣推薦算法進(jìn)行了MATLAB實(shí)驗(yàn)仿真，采集了10個(gè)用戶的真實(shí)數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集，確定了算法中的閾值參數(shù)，根據(jù)算法預(yù)測(cè)用戶興趣及