面向移动应用的个性化推荐方法研究

研究方法迁移：学习一门学科的研究方法，然后在其他学科中运用。 #生活技巧# #学习技巧# #跨学科学习法#

近年来,移动互联网的发展方兴未艾,移动设备(例如智能手机,平板电脑等)已成为主流的网络终端。部署于移动设备上的移动应用程序(后文简称移动应用)给人们的生产、生活带来了极大的便利。尽管海量的移动应用满足了人们日益增长的日常生活和工作需求,但是由于移动应用种类繁多、数量庞大,也使得用户难以方便地选择真正符合自己偏好的移动应用。所以,亟需探索科学的方法,帮助用户精准快捷地选择符合其偏好的移动应用。移动应用推荐系统利用用户的历史数据,挖掘用户的偏好,进而向用户推荐符合其偏好的移动应用。因而实施个性化的移动应用推荐,可以满足用户精准选择移动应用的个性化需求。对用户进行个性化的移动应用推荐,不仅有助于用户在移动互联网生态中获得更好的体验,还有助于移动应用提供商推广其服务和产品。因此移动应用推荐系统正得到学术界和工业界的重视,成为一个热点研究方向。移动应用的推荐与其它物品的推荐不同之处在于,由于移动应用部署于移动设备具有“随时随地使用”的特性,因此用户与移动应用产生交互的时间和位置等情境信息对于推荐结果具有很大影响。此外,移动应用还具有功能排它性,这导致了移动应用推荐面临着不同于传统领域内推荐的挑战。再者,移动应用的开发具有难度低、周期短且版本不断更迭的特点,使得用户与移动应用的交互数据相对于海量移动应用变得更为稀疏,为精准推荐带来极大的困难。为了应对以上挑战,在收集与梳理了用户与移动应用交互数据基础上,基于移动应用情境特征、用户行为轨迹以及用户与移动应用的交互三个角度,全面探索面向移动应用的个性化推荐方法。本文的主要研究贡献总结如下。(1)现有的主流移动应用推荐方法侧重于利用用户特征挖掘用户偏好,而忽略了移动应用独特的时空特征。本文综合考虑了用户和移动应用情境因子的两方面特征,提出了一种基于移动应用情境因子的个性化移动应用推荐方法,简称为PCMARA。PCMARA从移动应用角度出... （共126页)

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