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文檔簡介
1、隨著以智能手機(jī)為代表的移動終端的普及率快速上升,以及移動互聯(lián)網(wǎng)和移動通信技術(shù)的飛速發(fā)展,移動應(yīng)用市場最近幾年出現(xiàn)了爆炸性增長。面對大量的移動應(yīng)用程序,用戶往往需要花費(fèi)大量的時間來選擇自己喜歡的應(yīng)用。為解決這個問題,移動個性化應(yīng)用推送服務(wù)應(yīng)運(yùn)而生。
本文設(shè)計并實(shí)現(xiàn)的個性化應(yīng)用服務(wù)推送系統(tǒng),能夠根據(jù)用戶的喜好自動向其推送應(yīng)用程序,幫助移動終端用戶高效的找到自己感興趣的應(yīng)用。同時,系統(tǒng)能夠幫助運(yùn)營商更好地服務(wù)客戶,促進(jìn)增值業(yè)務(wù)的
2、發(fā)展,為運(yùn)營商帶來更大的收益。
本文主要研究內(nèi)容如下:
首先,介紹了個性化推薦系統(tǒng)的概念、組成以及相關(guān)的理論知識。對傳統(tǒng)的個性化推薦系統(tǒng)中常用的推薦技術(shù)進(jìn)行了深入研究,詳細(xì)分析了不同推薦技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)。
其次,著重分析了目前較為流行的協(xié)同過濾推薦算法。對算法的基本思想、算法的分類、算法中存在的問題都進(jìn)行了詳細(xì)的分析。
再次,提出了一種改進(jìn)的加權(quán)Slope One推薦算法。Slope
3、One算法是2005年提出的一種簡單、高效的基于項目的協(xié)同過濾算法,但是該算法仍然存在冷啟動問題。對于新用戶問題,改進(jìn)的算法通過用戶的個人信息來計算用戶的相似度,按照相似度的大小產(chǎn)生用戶的“最近鄰居”,根據(jù)“最近鄰居”用戶的評分產(chǎn)生推薦;對于新項目問題,改進(jìn)的算法通過項目自身的屬性,計算項目之間的相似度,根據(jù)相似度預(yù)測評分,從而產(chǎn)生推薦。
最后,本文設(shè)計并實(shí)現(xiàn)了移動終端個性化應(yīng)用服務(wù)推送系統(tǒng)。該系統(tǒng)分為服務(wù)器端和客戶端兩部
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