移動應用中基于規(guī)則的LBS推薦系統(tǒng)研究.pdf

1、2012年,手機正式超過臺式電腦成為我國網民的第一大上網終端,移動設備成為了用戶獲取信息的一個主要平臺。基于地理位置的服務也就是LBS,作為移動設備的一大便捷服務,也面臨著嚴重的信息超載問題,移動平臺使用戶更加容易的獲取到各種信息,互聯(lián)網使用者不僅可以從傳統(tǒng)的博客、網站等渠道獲取自己周邊的商戶信息,而且也可以通過移動應用更加便捷的搜尋信息。然而,傳統(tǒng)互聯(lián)網中的信息過載問題在移動互聯(lián)網中變得更加緊迫,移動終端小屏幕、處理能力差等特殊性,使

2、得用戶對于有用信息的需求大大增加。另外,由于位置服務的便捷性,用戶可能隨時隨地都需要獲取附近商戶的信息,因此,我們必須要根據(jù)用戶的偏好、結合當前的位置和情境信息為用戶提供個性化的推薦。
　　本文研究了移動應用的和基于地理位置服務的特殊性,以及它們對LBS推薦系統(tǒng)的特殊要求,分析了現(xiàn)有的LBS推薦服務,找出主要存在的問題,并根據(jù)分析結果設計了一個基于規(guī)則的LBS推薦系統(tǒng)新框架,該框架使用在冷啟動階段就可以獲得的移動用戶人口統(tǒng)計學信息

3、,融合了通過GPS技術識別到的用戶位置以及當前天氣、環(huán)境等豐富的情境因素,使用基于規(guī)則的推薦方法降低計算量,在不需要用戶顯式輸入偏好的情況下,即可進行推薦。由于融合了情境信息,用戶的偏好不再是一成不變的,不同的情境會導致用戶的偏好發(fā)生巨大的改變,因此需要將用戶的偏好分為短期偏好和長期偏好,短期偏好指的是用戶在當前特定的情境信息下表現(xiàn)出來的暫時性的偏好,長期偏好是指根據(jù)大量歷史數(shù)據(jù)得出的用戶穩(wěn)定的偏好習慣,通過建立不同的規(guī)則庫來識別用戶的