面向移动用户的协同过滤推荐算法研究

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1、分类号：ＴＰ３９１单位代码：１０１８３研究生学号：２０１３日３２０４４密级：公开參古林大学硕女学位论文＊学术眷化）（面向移动用户的协同过滤推荐巧法研究ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＣｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅＦｉｌｔｅｒｉｎｇＲｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎＡｌｒｉ化ｍｆｏｒＭｏｂｉｌｅＵｓｅｒｓｇｏ作者姓名：罗家顺专业：计算机软件与理论研究方向：知识工程与知识科学指导教师；欧阳继红教授培养单位：计算机科学与技术学院２０１６年５月面向移动用户的协同过滤推荐算

2、法研巧ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＣｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅＦｉｌｔｅｒｉｎｇＲｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎＡｌｏｒｉｔｈｍｆｏｒＭｏｂｉｌｅＵｓｅ巧ｇ作者姓名；罗家顺专业名称；计算机软件与理论指导教师；欧阳继红教授学位类别；工学硕±■答辩日期：２０１６年５月立十日未经本论文作者的书面授权，依法收存和保管本论文书面版本Ｖ电子版本的任何单位和个人，均不得对本论文的全部或部分、修改、出租、改编等有碍作者内容进行任何形式的复制、发行不在此限）。否则，应承担著作权的商业性使用（但纯

3、学术性使用侵权的法律责任。吉林大学硕ｉ学位论文原创性声明，本人郑重声明，是本人在指导教师的指导下：所呈交的硕±学位论文独立进行研究工作所取得的成果。除文中己经法明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研巧均己在文中明确方式标明。本人完全意识做出重要贡献的个人和集体，到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名；曰期；２口／知貧月马曰摘要摘要面向移动用户的协同过滤推荐算法研究移动互联网络的发展，加剧了信息过载问题，人们不能准确地、适时的获取自己需求

4、的信息。面对信息过载，推荐算法成为解决信息过载的最佳方案。推荐算法经过长期的发展，基于传统PC端的推荐系统已经成熟，而移动推荐的研究目前正在处于起步阶段，对于传统PC端环境，移动环境下具有更加丰富的信息特性，如上下文信息中的位置信息和时间信息，相比于传统推荐中使用的评分信息，移动用户的位置信息和时间信息难于进行数据模型化的建立，如何充分利用这些信息的特性给移动用户带来更加准确和适时的推荐内容，亟待研究面向移动用户的推荐算法。目前，移动推荐算法的研究正受到国内外的普遍重视，然而，大多数文献都是基于单维性或静态性的移动推荐算法的

5、研究，而移动环境下的信息是多维性的和动态变化的，是位置、时间、社会关系和用户的个人兴趣偏好等综合作用，针对多维性和动态性，本文对移动用户的位置信息、时间效应信息建模分析，提出了一种多维动态的协同过滤推荐算法，将位置、时间及用户的项目评分三维信息进行结合，利用协同过滤推荐的思想，实现了一种更加适合移动互联网环境下移动用户特性的推荐。具体工作如下：1）提出移动用户位置信息轨迹描述，并依据此对用户的位置信息进行符号建模，根据移动互联网网络连接和位置信息服务的特点，制定了移动用户评分机制，实现了移动用户对位置的评分假设，从而得到了用

6、户的位置评分矩阵，然后引入皮尔森相关系数分析用户位置的相似性，为位置信息的协同过滤提供了算法思想，结合传统的协同过滤算法，实现了对移动用户推荐的精准性；2）针对传统互联网的用户浏览的时间特性与移动用户的时间效应不同，总结了移动互联网络的时间效应，主要体现在四个方面，分别是：兴趣的持久度、衰减性、流行性、季节性，然后对四个时间效应进行建模分析，并最终结合传统KNN推荐算法，构造了基于时间效应的协同过滤推荐模型，解决了移动推荐的时效性和动态性；3）将本文所提出的位置信息协同过滤算法和时间效应协同过滤算法进行融合，提出了面向移动用

7、户的协同过滤算法，该算法解决了多维性信息分析和动态性推荐的问I摘要题，能够为移动用户的推荐更加具有精确性、区域性、适时性。4）通过实验与传统几个典型推荐算法进行对比，验证本文提出的面向移动用户的多维动态协同过滤推荐算法的可行性，结果表明融入位置和时间的移动推荐算法更加适合移动互联网环境的推荐。关键词：推荐算法，皮尔森相关系数，移动推荐，位置信息，时效性IIAbstractAbstractResearchonCollaborativeFilteringRecommendationAlgorithmforMobileUsersA

8、sthedevelopmentofMobileInternet,theproblemofinformationoverloadhasbeenaccelerated.Peoplecannotaccuratelyandtimelyaccesstotheirinformationneeds.In