基于推薦和過(guò)濾技術(shù)的物聯(lián)網(wǎng)推送系統(tǒng).pdf

1、當(dāng)前，由于智能終端的普及，消息推送系統(tǒng)越來(lái)越受到用戶的歡迎。同時(shí)，隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展，一些互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)被應(yīng)用到物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景中，推送技術(shù)便是一個(gè)很好的應(yīng)用。將推送技術(shù)應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中可以更好地為用戶提供服務(wù)，幫助用戶隨時(shí)隨地獲取信息，但同時(shí)會(huì)面臨信息超載的問(wèn)題，所以一個(gè)好的推送系統(tǒng)需要解決信息超載問(wèn)題，幫助用戶快速獲取信息的同時(shí)又不打擾用戶，做到信息推送與用戶體驗(yàn)的平衡。
　　本文首先分析了物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的特點(diǎn)，并討論了現(xiàn)有推薦算法

2、和過(guò)濾算法應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)推送系統(tǒng)中的不足，針對(duì)存在的問(wèn)題，對(duì)推薦算法和過(guò)濾算法進(jìn)行了改進(jìn)，使其能夠適用于物聯(lián)網(wǎng)推送場(chǎng)景中。其中，本文提出的推薦算法實(shí)現(xiàn)了一種以用戶行為和信息內(nèi)容為基礎(chǔ)，以二者的重要程度自動(dòng)選取推薦權(quán)重自適應(yīng)函數(shù)，最終根據(jù)信息權(quán)重值大小向用戶做信息推薦的方法。而過(guò)濾算法則提出了一種以信息內(nèi)容和信息場(chǎng)景來(lái)衡量信息重要度的模型，在此模型基礎(chǔ)上，根據(jù)用戶歷史數(shù)據(jù)計(jì)算過(guò)濾閾值，以信息內(nèi)容和信息場(chǎng)景為基礎(chǔ)計(jì)算信息的重要度，并最終達(dá)到信

3、息過(guò)濾的目的。
　　根據(jù)提出的推薦算法和過(guò)濾算法，本文實(shí)現(xiàn)了一個(gè)以智能家居為背景的消息推送系統(tǒng)，該推送系統(tǒng)可以根據(jù)用戶的歷史行為和信息內(nèi)容的重要程度向用戶做信息推薦，幫助用戶快速獲取感興趣信息，還可以根據(jù)信息內(nèi)容和信息所處的場(chǎng)景對(duì)信息源實(shí)時(shí)產(chǎn)生的信息進(jìn)行過(guò)濾，達(dá)到用戶體驗(yàn)和推送頻率的平衡。最后，本文對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行了相關(guān)測(cè)試，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，系統(tǒng)在應(yīng)用推薦算法和過(guò)濾算法后，向用戶推送信息明顯更加智能化，用戶獲取感興趣信息的方式更加便捷，大