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1、第33卷第11期电子与信息学报Vol.33No.112011年11月JournalofElectronics&InformationTechnologyNov.2011基于移动用户上下文相似度的协同过滤推荐算法*徐风苓孟祥武王立才(北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室北京100876)(北京邮电大学计算机学院北京100876)摘要:该文面向移动通信网络领域的个性化服务推荐问题,通过将移动用户上下文信息引入协同过滤推荐过程,提出一种基于移动用户上下文相似度的改进协同过滤推荐算法。该算法首先计算基于移动用户
2、的上下文相似度,以构造目标用户当前上下文的相似上下文集合,然后采用上下文预过滤推荐方法对“移动用户-移动服务-上下文”3维模型进行降维得到“移动用户-移动服务”2维模型,最后结合传统2维协同过滤算法进行偏好预测和推荐。仿真数据集和公开数据集实验表明,该算法能够用于移动网络服务环境下的用户偏好预测,并且与传统协同过滤相比具有更高的推荐精确度。关键词:移动网络;用户上下文;相似度计算;协同过滤中图分类号:TP391文献标识码:A文章编号:1009-5896(2011)11-2785-05DOI:10.3724/SP.J
3、.1146.2011.00384ACollaborativeFilteringRecommendationAlgorithmBasedonContextSimilarityforMobileUsersXuFeng-lingMengXiang-wuWangLi-cai(BeijingKeyLaboratoryofIntelligentTelecommunicationsSoftwareandMultimedia,BeijingUniversityofPostsandTelecommunications,Beijing
4、100876,China)(SchoolofComputer,BeijingUniversityofPostsandTelecommunications,Beijing100876,China)Abstract:Towardstheproblemofpersonalizedservicesrecommendationinmobiletelecommunicationnetwork,acollaborativefilteringalgorithmbasedoncontextsimilarityformobileuse
5、rsisproposedbyincorporatingmobileusers’contextinformationintocollaborativefilteringrecommendationprocess.Thealgorithmcalculatesfirstlyuser-basedcontextsimilaritiestoconstructasetofsimilarcontextsrelatedtothecurrentcontextoftheactiveuser.Thenitreducesthe“mobile
6、user-mobileservice-context”3Dmodeltothe“mobileuser-mobileservice”2Dmodelbyusingcontextpre-filteringrecommendationmethod.Finallyitpredictstheunknownuserpreferencesandgeneratesrecommendationsbasedonthetraditional2DCollaborativeFiltering(CF)algorithm.Experimental
7、resultsindicatethatthisalgorithmcanbeappliedtopredictuserpreferencesinmobilenetworkserviceenvironmentandachievebetterrecommendationaccuracythanthetraditionalCFalgorithm.Keywords:Mobilenetwork;Usercontext;Similaritymeasure;CollaborativeFiltering(CF)1引言通过移动设备浏览新
8、闻,而“在办公室”“休息”时则喜欢玩游戏。因此,如何帮助移动用户发现其真随着移动通信技术的快速发展,越来越多的用正感兴趣的、符合其上下文条件约束(如时间、地点、户通过移动设备获取移动网络服务和信息内容。由活动状态、网络条件等)的移动网络服务及其信息内于移动设备具有处理能力低、电池续航能力差、输容,显得尤为重要。入输出能力有限等缺点,移动用户获取信息的能力[1
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