移动客户端个性化产品资讯推荐算法的研究与实现

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1、密级:硕士学位论文移动客户端个性化产品资讯推荐算法的研究与实现作者姓名：杨秀梅指导教师:孙咏研究员中国科学院沈阳计算技术研究所学位类别:工学硕士学科专业:计算机科学与技术培养单位:中国科学院沈阳计算技术研究所2016年4月ResearchandImplementationofPersonalizedRecommendationAlgorithmforMobileClientByYangXiumeiADissertationSubmittedtoUniversityofChineseAcademyofSciencesInpartialfulfillmentoftherequire

2、mentForthedegreeofMasterofComputerScienceandTechnologyShenyangInstituteofComputingTechnology,ChineseAcademyofSciencesApril,2016独创性声明本人郑重声明：所提交的学位论文，是本人在指导教师的指导下，独立进行研究工作所取得的研究成果。尽我所知，文中除特别标注和致谢的地方外，学位论文中不包含其他人或集体已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得中国科学院大学或其它教育机构的学位或证书所使用过的材料。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明

3、。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。签名：日期：关于学位论文使用授权的说明本人完全了解中国科学院大学有关保管、使用学位论文的规定，其中包括：①学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件；②学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文；③学校可允许学位论文被查阅或借阅；④学校可以公布学位论文的全部或部分内容。（涉密的学位论文在解密后应遵守此规定）签名：导师签名：日期：摘要摘要传统电子商务与智能移动设备的有效结合，可显著提高用户购物体验。相较于PC端，智能移动设备具有续航时间短、终端处理能力相对较弱、网络带宽窄等缺陷，这就要求移动电子商务必须重视用户体验

4、。研究表明，现有个性化推荐算法普遍存在数据稀疏性、冷启动等难以克服的问题。本文依托实验室“骕派网电子商务平台”项目，针对上述问题，进行详细讨论并提出相应的解决方案。本文主要研究内容如下：1．提出一种适用于移动端电子商务平台用户冷启动问题的解决方案。用户冷启动解决方案可分为三个步骤：(1)利用已有用户点击浏览记录，提取用户上下文特征；(2)利用提取的用户上下文特征训练用户兴趣分类模型；(3)利用用户兴趣分类模型预测新用户购物兴趣，完成个性化推荐。2.现有协同过滤推荐算法存在推荐准确度和数据稀疏性问题，引入用户信任机制，设计并实现了融合用户信任度模型的协同过滤推荐算法。本文将用户信

5、任的产生方式分为两部分：社会声誉产生的信任和社会相似性产生的信任；提取表征用户信任的上下文特征，利用层次分析法完成模型构建过程。改进的协同过滤推荐算法通过阈值过滤的方式融合用户信任最近邻和用户评分相似最近邻，实现为用户匹配更多邻居的目的；改进现有评分预测公式，使得评分预测过程充分考虑用户信任关系对推荐结果的影响。实验结果表明，本文提出的改进算法有效的解决了用户冷启动问题，显著提高了个性化推荐系统的推荐质量。【关键词】协同过滤上下文用户冷启动用户信任度模型I移动客户端个性化产品资讯推荐算法的研究与实现ABSTRACTSmartmobiledevicesiscombinedwith

6、traditionale-commercegreatlyenhancesshoppingexperience.However,smartmobiledevicesarelimitedinpower,dataprocessing,andnetworkspeed,whichpropelsmobilee-commercetoensureusersatisfaction.Researcheshaveshownthattheexistingpersonalizedrecommendationalgorithmsaregenerallyfacingtheproblemsofdataspar

7、sityandcoldstart.Basedonthe“Supaie-commerceplatform”,thispaperdiscussesthoseproblemsandputsforwardcorrespondingsolutions.Thispaperdealswiththefollowingaspects:1.Puttingforwardasolutiontotheproblemofcoldstartinmobilee-commerceplatform.Thesolutioncon