移动互联网环境下的个性化推荐引擎算法研究毕业论文
移动推荐系统中的个性化推荐算法研究
移动推荐系统中的个性化推荐算法研究随着移动互联网的快速发展，移动应用程序已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
如今，移动应用市场上数以百万计的应用程序使得用户面临海量的选择。
在这个大数据时代，如何根据用户的个人喜好和兴趣为其提供个性化的推荐服务成为了一项重要的研究课题。
个性化推荐算法在移动推荐系统中起着重要的作用。
通过分析用户的历史行为和偏好，个性化推荐算法能够为用户提供符合其兴趣爱好的应用程序、音乐、电影等推荐内容。
本文将重点讨论移动推荐系统中的个性化推荐算法研究。
首先，个性化推荐算法中的协同过滤算法是一种经典的方法。
该算法基于用户行为的协同性，通过分析用户之间的相似度，推荐与其兴趣相似的应用程序。
协同过滤算法根据用户之间的共同兴趣进行推荐，从而实现了个性化的推荐服务。
然而，在移动推荐系统中，协同过滤算法面临数据稀疏性和冷启动问题的挑战。
因此，研究者们不断探索新的算法来克服这些问题，如基于矩阵分解的方法以及结合社交网络信息的方法等。
其次，内容过滤算法是另一种常见的个性化推荐方法。
该算法通过分析应用程序的内容特征、用户标签、评论等信息，为用户推荐符合其兴趣的应用程序。
内容过滤算法不依赖于用户行为数据，因此可以缓解数据稀疏性和冷启动问题。
然而，传统的内容过滤算法往往面临语义理解的困难，如何准确地提取应用程序的特征信息成为了一个挑战。
近年来，深度学习技术的发展为提升内容过滤算法的性能提供了新的思路。
另外，基于混合推荐的算法也引起了研究者们的关注。
混合推荐算法将不同的推荐方法相结合，利用各种算法的优势，为用户提供更准确、更全面的推荐结果。
例如，将协同过滤算法和内容过滤算法相结合，可以兼顾用户的历史行为和应用程序的内容特征，提供更准确的个性化推荐。
此外，结合上下文信息，如时间、地点等，也是提高个性化推荐效果的一种方法。
在移动推荐系统中，评估个性化推荐算法的性能是一个重要的研究问题。
常用的评价指标包括准确率、召回率、覆盖率等。
移动社交网络上的个性化推荐算法研究
移动社交网络上的个性化推荐算法研究随着移动社交网络的普及，人们可以随时随地和朋友们进行交流和分享，这使得移动社交网络成为了人们日常生活中必不可少的一部分。
与此同时，那些运用推荐算法的移动社交网络也越来越多，因为这些算法可以帮助用户发现更加个性化且有价值的内容。
本文将探讨在移动社交网络上实现个性化推荐所面临的挑战以及现有算法的应用情况。
一、推荐算法的难点最好的推荐结果应该是基于用户的兴趣和偏好，这就要求推荐算法能够准确的了解每个用户的喜好。
然而，要实现这一点是非常具有挑战性的。
因为对于每个人来说，他们的兴趣和喜好都是不同的。
而且，其喜好可能会随着时间的变化而发生调整。
此外，推荐的时候需要考虑到多方面的因素，比如：用户的历史行为、社交网络中的朋友圈以及为用户设计的个性化推荐策略等等。
二、现有的推荐算法最常见的推荐算法可以概括为三种：基于内容的推荐算法、协同过滤算法和混合推荐算法。
基于内容的推荐算法: 该算法以用户之前喜欢的内容为依据，推荐与之相似的内容。
这个算法需要对每个内容进行分类，并且需要对用户之前兴趣的类别进行分析，从而与类别相似的内容进行推荐。
协同过滤算法: 根据感兴趣的内容，将用户划分为不同的兴趣小组。
该算法可以更好地理解用户的兴趣，即使用户没有明确表达他的偏好，也可以让系统对用户的兴趣进行推断。
混合推荐算法: 该算法结合了其他两种推荐算法的优点，同时也避免了它们各自的缺陷。
三、个性化推荐算法的应用在移动社交网络上，推荐算法有着广泛的应用，比如：1. 通过算法推荐好友和关注对象，为用户提供一种更有效的方式来扩展他们的朋友圈。
2. 在大量内容中筛选出符合用户兴趣的内容，以供用户浏览。
3. 为个性化广告提供营销支持。
总之，移动社交网络对于个性化推荐算法的需求是越来越大的。
未来几年，随着移动社交网络的不断发展和用户需求的增长，个性化推荐算法将更加深入地应用于移动社交网络之中。
结论个性化推荐算法是移动社交网络的核心技术之一，将极大地帮助用户发现在海量的信息中有价值的内容。
面向移动互联网的个性化推荐算法研究
面向移动互联网的个性化推荐算法研究随着移动互联网的发展，几乎每个人都在时刻和网络打交道。
我们每天需要利用搜索引擎、社交媒体、电子商务平台和其他在线服务来获取各种信息和服务。
在这个信息爆炸的时代，如何为每个人提供最有用、最适合的信息和服务，成为了一个非常重要的问题。
于是，个性化推荐算法应运而生。
个性化推荐算法是一种基于用户历史行为和偏好，以及物品属性和特征，利用机器学习、统计学和信息学等方法，为每个用户提供针对性的商品推荐服务。
这种算法的优点是能够让用户获取更有用的信息和服务，从而提高用户满意度和忠诚度。
同时，它也能帮助商家提高商品销量和利润。
在移动互联网时代，用户已经从传统PC端的浏览和购物，转向了更加便捷、随时可用的移动设备。
因此，个性化推荐算法需要适应移动设备的特点，才能更好地为用户服务。
这方面的问题主要包括以下三个方面。
首先，移动设备的屏幕较小，操作不够方便，因此需要更加精准地为用户推荐商品。
这需要算法能够更好地理解用户的需求和偏好，及时推荐最适合的产品。
同时，推荐过程中需要考虑用户的交互方式和反馈，让用户更加方便地与推荐结果进行交互。
其次，移动设备的带宽和存储空间有限，因此需要算法能够在数据传输和存储方面做出优化，以提高推荐效率和准确性。
这包括采用更加轻量级的数据表示和传输方案，以及利用本地存储来缓存用户历史行为和偏好。
最后，移动设备的环境比较复杂，用户可能处于不同的位置、状态和场景中。
因此，需要算法能够在不同的环境下进行自适应，及时调整推荐策略和权重。
这包括根据用户的位置、时间、情感和社交关系等因素，来调整推荐结果的排名和排序。
针对以上问题，目前已经出现了多种针对移动设备的个性化推荐算法。
这些算法包括基于内容的推荐、基于协同过滤的推荐、基于深度学习的推荐等。
下面将对这些算法进行简要介绍。
基于内容的推荐算法主要利用物品的属性和特征，来推荐和用户之前交互过的物品相似的物品。
例如，某个用户在移动设备上浏览了几篇关于旅游的文章，那么基于内容的推荐算法可以根据这些文章的主题、地点、时间等特征，来推荐和旅游相关的酒店、景点、车票等产品。
面向移动互联网的个性化推荐算法研究
面向移动互联网的个性化推荐算法研究移动互联网的发展使得人们能够随时随地访问各种信息和服务。
然而，随着信息量的爆炸式增长，用户很难在海量的信息中找到自己真正感兴趣的内容。
个性化推荐算法的研究因此变得尤为重要，它能够根据用户的兴趣和行为，提供个性化的推荐内容，提高用户体验和信息获取效率。
个性化推荐算法的研究可以从以下几个方面展开：1. 数据采集与整理：在个性化推荐算法中，数据是最重要的资源。
通过采集用户的行为数据、兴趣偏好等信息，可以建立用户画像，从而更好地了解用户的需求。
数据的整理和处理也是不可忽视的一步，可以通过数据清洗、特征提取等方法对数据进行预处理，为后续的推荐算法提供高质量的数据基础。
2. 协同过滤算法：协同过滤算法是个性化推荐算法中常用的一种方法。
该算法通过分析用户的历史行为信息，找到与当前用户兴趣相似的其他用户或物品，从而给用户推荐他们可能感兴趣的内容。
协同过滤算法可以基于用户进行推荐（基于用户的协同过滤算法）或基于物品进行推荐（基于物品的协同过滤算法），并可结合其他算法进行改进，如基于社交网络的协同过滤算法。
3. 内容过滤算法：内容过滤算法是另一种常见的个性化推荐算法。
该算法通过分析物品的内容信息，如文字、图片、视频等特征，将用户的偏好与物品的内容进行匹配，从而给用户推荐他们可能喜欢的内容。
内容过滤算法可以使用文本挖掘、图像识别、推荐系统等技术进行实现，并可以结合用户的行为信息进行改进。
4. 混合推荐算法：混合推荐算法是将多种个性化推荐算法进行组合应用的一种方法。
通过综合利用不同算法的优势，可以提高推荐系统的推荐准确度和覆盖范围。
常见的混合推荐算法包括基于规则的混合推荐算法、基于集成学习的混合推荐算法等。
混合推荐算法需要考虑不同算法的融合方式、权重分配等问题，以实现全面、准确的个性化推荐。
面向移动互联网的个性化推荐算法研究在实际应用中仍面临一些挑战和问题：1. 数据隐私保护：个性化推荐算法离不开海量的用户数据，如用户的位置信息、浏览记录等。
移动互联网时代个性化推荐技术研究
移动互联网时代个性化推荐技术研究随着移动互联网的快速发展，用户对信息的需求也日益增长。
但是用户在海量的信息中寻找有用的内容却变得日益困难，因为信息泛滥导致大量的信息过载。
因此，推荐系统成为了移动互联网时代解决信息过载问题的重要手段之一，而个性化推荐技术又是推荐系统中的关键技术之一。
本文将阐述个性化推荐技术的研究现状、实现方法和应用场景。
一、个性化推荐技术概述个性化推荐技术是指利用用户历史行为数据、社交网络数据和用户兴趣等信息，预测用户未来的行为和兴趣，向用户推荐用户可能感兴趣的物品和信息。
目前，个性化推荐技术主要包括基于协同过滤的推荐、基于内容的推荐和基于混合推荐的推荐三种方法。
基于协同过滤的推荐是目前最常见的推荐方法，其基本思想是根据用户的历史行为和物品的历史被点击率等数据，计算出用户和物品之间的相似度，然后根据相似度，向用户推荐其相似用户喜欢的物品。
基于协同过滤的推荐方法适用于用户行为相似的场景，但是由于其对用户行为相似性的假设，容易产生冷启动问题。
基于内容的推荐是指根据物品的属性信息，计算出物品与物品之间的相似度，然后向用户推荐与其历史喜好物品相似的物品。
基于内容的推荐方法适用于物品有明显属性和特征的场景，但是物品相似度的计算需要对物品的属性进行提取和分析，并且计算复杂度较高。
基于混合推荐的推荐方法是将基于协同过滤和基于内容的推荐方法结合起来，以克服单一推荐方法所存在的问题。
基于混合推荐的推荐方法适用于用户和物品的数据较丰富，但是计算复杂度较高。
二、个性化推荐技术实现方法个性化推荐技术的实现方法可以分为离线计算和在线推荐两个阶段。
离线计算是指根据用户历史行为数据建立模型，计算出用户和物品之间的相似度，并根据相似度，为每个用户构建一份推荐列表。
在线推荐是指用户访问应用程序时，根据用户的实时行为，从离线计算生成的推荐列表中选择合适的内容推荐给用户。
个性化推荐技术中用到的算法主要包括KNN算法和SVD算法。
面向移动互联网的智能个性化推荐系统研究
面向移动互联网的智能个性化推荐系统研究随着移动互联网的迅猛发展和用户数量的快速增长，个性化推荐系统成为了各大互联网平台必备的一部分。
智能个性化推荐系统通过分析用户的历史行为和喜好，为用户提供个性化的推荐内容，提高用户体验和平台的留存率。
本文将探讨面向移动互联网的智能个性化推荐系统的研究。
首先，我们需要了解移动互联网的特点。
与传统互联网不同，用户在移动互联网上的使用行为更加碎片化和便捷化。
用户通过移动设备随时随地进行在线活动，这导致了用户行为数据的特点与传统互联网有很大的区别。
因此，研究面向移动互联网的智能个性化推荐系统需要考虑用户行为数据的特殊性，并针对移动设备的特点进行优化。
一个好的智能个性化推荐系统需要具备以下几个关键要素：数据收集与分析、特征提取、算法优化和实时推荐。
首先，数据收集与分析是智能个性化推荐系统的基础。
通过收集用户的历史行为数据，如点击、购买、浏览记录等，系统可以建立用户画像，了解用户的兴趣和偏好。
同时，应该关注用户的上下文信息，如时间、地点、设备等，以更好地理解用户行为背后的意图。
数据分析的目标是发现用户行为的模式和规律，为后续的特征提取和算法优化提供依据。
接下来，特征提取是智能个性化推荐系统的核心环节。
通过挖掘用户历史行为数据中的特征，如物品的类别、标签、用户的兴趣分布等，系统可以将用户和物品映射为特征向量。
这样一来，系统就可以利用机器学习算法进行推荐。
特征提取的目标是尽可能准确地表达用户的兴趣和物品的特性，提高推荐的精度和准确度。
然后，算法优化是智能个性化推荐系统的关键环节。
有很多经典的推荐算法，如基于协同过滤的算法、基于内容的算法、基于深度学习的算法等。
针对移动互联网的特点，可以考虑结合上下文信息，利用序列推荐算法进行优化。
另外，深度学习在推荐系统中也取得了很大的突破，可以考虑使用深度学习模型进行推荐。
最后，实时推荐是面向移动互联网的智能个性化推荐系统的重要特点之一。
移动设备通常拥有较小的屏幕和有限的计算资源，因此推荐系统需要在有限的时间内精确预测用户的兴趣并给出推荐结果。
移动互联网环境下个性化推荐系统研究
移动互联网环境下个性化推荐系统研究随着移动互联网的发展，个性化推荐系统成为了各大互联网平台中的重要组成部分。
个性化推荐系统通过分析用户的兴趣、行为等数据，为用户提供个性化的推荐内容，提高用户体验和满意度。
本文将对移动互联网环境下的个性化推荐系统进行研究，探讨其现状、面临的挑战以及未来的发展方向。
一、移动互联网环境下个性化推荐系统的现状1. 移动互联网用户的特点移动互联网的兴起使得越来越多的用户使用移动设备访问互联网。
与传统互联网用户相比，移动互联网用户的特点包括使用场景多样化、时间碎片化、行为特征变化快等。
这些特点使得个性化推荐系统在移动互联网环境下面临更大的挑战。
2. 个性化推荐系统的应用场景在移动互联网环境下，个性化推荐系统广泛应用于各个领域。
以电商平台为例，个性化推荐系统可以根据用户的浏览记录、购买记录等数据为用户推荐感兴趣的商品；而在社交媒体平台上，个性化推荐系统可以根据用户的关注、点赞等行为为用户推荐适合的内容。
3. 移动互联网环境下的个性化推荐算法移动互联网环境下，个性化推荐算法需要考虑用户数据的多样性和实时性。
传统的推荐算法如协同过滤算法、内容推荐算法等在移动互联网环境下可能存在推荐准确度不高、计算复杂度高等问题。
因此，研究者们不断努力设计新的算法，如基于深度学习的推荐算法、基于用户行为的实时推荐算法等，以提高个性化推荐系统在移动互联网环境下的性能。
二、移动互联网环境下个性化推荐系统面临的挑战1. 数据稀疏性和冷启动问题移动互联网环境下用户数据的稀疏性比传统互联网环境更加严重，很多用户的兴趣、行为数据很少。
而且，新用户的冷启动问题也让个性化推荐系统面临更大的挑战，因为没有足够的数据来进行准确的推荐。
因此，如何解决数据稀疏性和冷启动问题是个性化推荐系统在移动互联网环境下的一个重要难题。
2. 算法效率和实时性在移动互联网环境下，用户数据量庞大，推荐系统需要能够处理海量数据并且实时更新推荐结果。
移动社交网络用户个性化推荐算法研究
移动社交网络用户个性化推荐算法研究随着移动社交网络的快速发展，社交媒体平台如微信、Facebook和Instagram等已经成为人们日常生活中互动和信息获取的重要渠道。
在这些平台上，用户不仅可以与朋友建立联系，还可以浏览、分享和评论各种内容，如新闻、图片和视频等。
然而，由于广告和信息的过度推送，移动社交网络的用户体验逐渐受到了影响。
针对移动社交网络的用户个性化推荐算法的研究就是为了解决这一问题。
个性化推荐算法旨在根据用户的兴趣和偏好，向他们推荐他们可能感兴趣的信息和内容，以提高用户体验并增加平台的价值。
首先，个性化推荐算法需要收集用户的兴趣和偏好数据。
通过分析用户的行为，如点击、浏览、收藏和评论等，算法能够了解用户的兴趣爱好，并根据这些信息进行推荐。
此外，还可以通过用户的个人资料和社交网络关系来获取更多关于用户的信息。
这些数据的准确性和多样性对于推荐算法的有效性和精确性至关重要。
其次，个性化推荐算法需要使用适当的算法模型来分析和处理数据。
常用的算法包括基于内容的推荐、协同过滤推荐和深度学习推荐等。
基于内容的推荐算法根据已知的用户兴趣和物品特征，使用相似度计算方法为用户推荐相似的内容。
协同过滤推荐算法通过分析用户的历史行为和兴趣，寻找其他具有相似兴趣的用户，然后向他们推荐可能感兴趣的内容。
深度学习推荐算法通过建立深层神经网络模型，学习用户和物品的隐含特征，并进行推荐。
根据不同的应用场景和需求，可以选择不同的算法来实现个性化推荐。
进一步，个性化推荐算法需要解决的挑战是推荐的多样性和新颖性。
在推荐过程中，算法应兼顾推荐用户感兴趣的内容，同时也要推荐一些新颖的内容，以避免陷入"信息过滤气泡"。
为了解决这一问题，研究者们正在积极探索不同的解决方案。
一种常见的方法是引入随机性和多样性约束，使推荐结果更加多样化。
另外，还可以通过引入社交网络的关系，将朋友或家人的兴趣和偏好纳入推荐算法，从而增加推荐的多样性。
移动互联网下的个性化推荐算法研究
移动互联网下的个性化推荐算法研究随着移动互联网的迅猛发展，大量的信息涌入到我们的视野中。
在这个信息爆炸的时代，如何让用户获取真正有价值的信息，成为了互联网业界的一大难题。
为了解决这个问题，随着互联网技术的发展，推荐算法应运而生。
移动互联网的个性化推荐算法，就是其中的一种。
一、什么是移动互联网下的个性化推荐算法？移动互联网下的个性化推荐算法，主要是指一类算法，通过收集用户的历史行为、兴趣、偏好等数据，通过对数据进行分析和挖掘，来推荐给用户他们可能感兴趣的内容或产品。
这些内容和产品可能包括文章、新闻、音乐、视频、商品等。
对于移动互联网来说，个性化推荐算法已经成为了各大互联网公司的核心技术之一。
二、移动互联网下的个性化推荐算法的基本原理移动互联网下的个性化推荐算法主要是依靠大数据技术，在用户历史行为、兴趣、偏好等方面进行分析，并通过机器学习、数据挖掘等技术实现个性化推荐。
具体而言，主要分为以下三个步骤：1. 数据收集数据收集是个性化推荐算法最为关键的一环。
当用户使用移动互联网时，系统会收集和分析用户的行为数据，包括用户的浏览记录、搜索记录、点击记录、评论和评分等数据。
2. 数据挖掘数据挖掘是个性化推荐算法的核心技术之一。
通过对大量数据的分析和挖掘，发现用户的行为和兴趣规律，识别用户的偏好和需求，从而给用户推荐有价值的内容和产品。
3. 推荐算法推荐算法是个性化推荐算法的关键环节。
推荐算法可以分为基于内容的推荐算法和协同过滤推荐算法两种。
基于内容的推荐算法主要是通过分析用户对内容的偏好和标签来推荐相似的内容。
协同过滤算法则是通过分析不同用户之间的相似性和差异性，来推荐相关的内容或产品。
三、移动互联网下的个性化推荐算法的发展趋势移动互联网下的个性化推荐算法已经有了较大的发展，但在实际应用过程中还存在一些问题。
未来，个性化推荐算法有望实现以下三个方面的改进：1. 多模态融合当前大多数的个性化推荐算法还是基于单一媒介，这导致了算法的局限性。
面向移动互联网的个性化推荐算法研究与应用
面向移动互联网的个性化推荐算法研究与应用个性化推荐算法在移动互联网时代扮演着重要的角色。
随着移动设备的普及和互联网技术的快速发展，人们获取信息的方式发生了根本性的变化。
传统的推送方式已经无法满足用户个性化需求，人们对于信息的获取变得更加追求个性化和精准化。
因此，面向移动互联网的个性化推荐算法的研究和应用日益成为热点。
一、个性化推荐算法背景随着信息爆炸的时代来临，用户在海量的信息中往往感到无所适从。
个性化推荐算法通过分析用户的行为、兴趣和偏好，为用户提供符合其个性化需求的推荐结果，极大地方便了用户的信息获取和消费。
然而，在移动互联网环境下，由于资源有限，网络带宽受限，推荐算法面临着一些新的挑战和问题。
二、面向移动互联网的个性化推荐算法的挑战1. 实时性挑战：在移动互联网环境下，用户的兴趣和需求时刻变化，推荐算法需要实时地监测用户的行为，快速地反馈推荐结果。
2. 稀疏性挑战：移动互联网用户的行为数据往往是稀疏的，用户的行为特征不够明显，这给个性化推荐算法的准确性带来了一定的挑战。
3. 多样性挑战：用户的兴趣和需求十分多样化，传统的推荐算法往往难以满足用户多样化的个性化需求。
三、面向移动互联网的个性化推荐算法的研究方向1. 基于内容的推荐算法：该算法通过分析用户的历史行为和喜好，挖掘用户的兴趣特点，从而为用户提供符合其个性化需求的推荐结果。
2. 基于协同过滤的推荐算法：该算法通过分析用户的行为和其他用户的行为关系，为用户推荐与之有共同兴趣的内容。
3. 基于混合推荐的算法：该算法结合了基于内容的推荐算法和基于协同过滤的推荐算法，综合考虑用户的行为和其他用户的行为关系，为用户提供更加准确和全面的个性化推荐结果。
四、面向移动互联网的个性化推荐算法的应用1. 电子商务领域：在移动互联网时代，越来越多的用户选择通过手机或平板电脑进行购物。
个性化推荐算法可以分析用户的购物行为和偏好，为其推荐符合其购物需求的产品。
基于移动互联网的个性化推荐算法研究
基于移动互联网的个性化推荐算法研究个性化推荐算法在移动互联网领域中扮演着重要的角色。
随着互联网的高速发展，移动设备的普及和用户的需求多样化，如何有效地给用户推荐符合其个性化需求的内容成为了一项具有挑战性的任务。
本文将从个性化推荐算法的背景、原理、应用以及未来发展方向等方面进行综述研究。
首先，了解个性化推荐算法的背景是必要的。
随着移动设备的普及和互联网数据的急剧增长，人们访问互联网的方式发生了变化，个人用户行为数据被大量积累。
个性化推荐算法的目标是从大量的数据中挖掘出用户的偏好和需求，并根据这些信息给用户推荐个性化的内容，以提高用户的满意度和使用体验。
其次，个性化推荐算法的原理和方法也是研究的重点之一。
常见的个性化推荐算法包括协同过滤算法、内容过滤算法、混合推荐算法等。
协同过滤算法是最常用的个性化推荐算法之一，它通过分析用户的历史行为和与其他用户的相似度来推荐可能感兴趣的内容。
内容过滤算法则是通过分析内容的特征和用户的兴趣来进行推荐。
混合推荐算法是将多个不同的推荐算法进行组合，以提高推荐的准确性和多样性。
此外，还有基于协同过滤算法的矩阵分解方法、基于深度学习的推荐算法等各种方法可以用于个性化推荐。
个性化推荐算法在移动互联网领域中有着广泛的应用。
以电商领域为例，电商平台利用个性化推荐算法可以根据用户的历史购买行为、浏览记录、评价等信息，给用户推荐符合其兴趣和需求的商品。
另外，音乐、视频等娱乐领域也可以通过个性化推荐算法为用户提供个性化的音乐、电影和电视剧推荐。
此外，个性化推荐算法还可以应用于新闻、社交媒体、搜索引擎等领域，以提高用户的使用体验和提供更有价值的服务。
然而，个性化推荐算法还存在一些挑战和问题。
首先，数据稀疏性是个性化推荐算法面临的主要问题之一。
用户行为数据往往是非常稀疏的，导致难以准确地挖掘用户的兴趣和需求。
其次，算法的可解释性和公平性也是一个亟待解决的问题。
个性化推荐算法往往是基于机器学习和深度学习等黑盒子模型构建的，用户很难理解推荐结果是如何得出的，同时也可能存在偏好和歧视等问题。
基于移动互联网的个性化推荐算法研究与优化
基于移动互联网的个性化推荐算法研究与优化随着互联网的快速发展和移动设备的普及，个性化推荐算法在移动互联网应用中扮演着重要的角色。
个性化推荐算法能够根据用户的兴趣和偏好，为其提供个性化的信息和服务，使用户能够更加方便快捷地获取所需的信息和享受个性化的服务。
本文将重点探讨基于移动互联网的个性化推荐算法的研究与优化。
首先，个性化推荐算法的研究可分为两个方面，即用户兴趣建模和推荐模型。
用户兴趣建模是根据用户的历史行为和偏好数据，对用户进行兴趣建模，即将用户的兴趣表示为一个向量或标签。
推荐模型是根据用户的兴趣向量和物品的特征向量，通过计算用户与物品之间的相似度或相关性，来进行推荐。
基于移动互联网的个性化推荐算法需要考虑用户在移动设备上的特殊行为特点，比如用户更倾向于短时间内多次浏览，快速浏览和浏览时间短的情况较多。
因此，在用户兴趣建模和推荐模型上，需要针对移动设备上的行为特征进行适应性的调整和优化。
在用户兴趣建模方面，可以利用移动设备上的日志数据、浏览记录、搜索记录等信息，对用户进行兴趣建模。
此外，还可以利用社交网络数据、地理位置数据等其他额外信息来进一步丰富和精确用户的兴趣模型。
例如，根据用户在社交网络上的好友关系和互动行为，可以推测出用户的兴趣，并将其加入用户的兴趣向量。
在移动设备上，用户的地理位置信息也是重要的线索之一。
根据用户所处的地理位置，可以为其提供与所在地相关的个性化推荐内容，比如本地商铺、景点、活动等。
因此，在用户兴趣建模方面，除了考虑用户的历史行为和偏好之外，还应该综合利用其他额外信息，以提高兴趣建模的准确性和精确度。
在推荐模型方面，传统的推荐算法主要包括基于内容的推荐算法和协同过滤推荐算法。
基于内容的推荐算法是根据物品的特征向量和用户的兴趣向量，计算它们之间的相似度或相关性，来进行推荐。
协同过滤推荐算法是基于用户-物品的评分矩阵，通过计算用户之间的相似度或物品之间的相似度，来进行推荐。
面向移动互联网的个性化推荐算法研究与实现
面向移动互联网的个性化推荐算法研究与实现个性化推荐算法是移动互联网时代的重要组成部分，其作用是根据用户的兴趣和需求，从大规模的数据中筛选、排序、推荐个性化的信息。
本文将探讨面向移动互联网的个性化推荐算法的研究与实现。
首先，个性化推荐算法研究的基础是用户行为数据的收集与分析。
移动互联网时代，用户产生了大量的行为数据，包括浏览记录、搜索记录、社交网络数据等。
通过对这些数据的分析和挖掘，可以了解用户的兴趣偏好和行为特征。
因此，要实现个性化推荐，首先要构建用户的行为模型，包括用户的兴趣模型和行为模式。
其次，面向移动互联网的个性化推荐算法需要考虑用户的移动特征。
相比传统的桌面应用，移动应用具有时效性更强、交互更频繁的特点。
因此，在个性化推荐算法中，需要考虑用户的地理位置、时间等移动特征。
例如，可以根据用户的定位信息，推荐附近的商家或景点；又或者可以根据用户的使用时间习惯，推荐合适的活动或内容。
第三，个性化推荐算法的核心是推荐模型的构建与优化。
根据用户的兴趣和需求，推荐模型需要将用户和物品进行匹配，并预测用户对物品的喜好程度。
目前常见的推荐算法包括基于内容的推荐算法、协同过滤算法和深度学习算法等。
基于内容的推荐算法通过分析物品的特征信息，如标题、标签、描述等，将物品与用户的兴趣进行匹配；协同过滤算法则通过分析用户的行为数据，找出与用户具有相似兴趣的其他用户或物品，进行推荐；深度学习算法则通过建立深度神经网络模型，挖掘用户和物品之间的复杂关系。
最后，个性化推荐算法的实现需要考虑效率和可扩展性。
由于移动互联网应用的规模庞大，推荐算法需要在大规模数据上进行计算和推荐。
因此，推荐算法的实现需要考虑分布式处理和并行计算的技术，以提高算法的效率和可扩展性。
同时，推荐系统还需要考虑用户的隐私和数据安全，确保用户的个人信息不会被滥用。
综上所述，面向移动互联网的个性化推荐算法是一项复杂而重要的研究任务。
通过收集和分析用户的行为数据，构建用户的行为模型；考虑用户的移动特征，提高推荐算法的效果；构建合适的推荐模型，并考虑其实现的效率和可扩展性，才能实现面向移动互联网的个性化推荐算法的研究与实现。
移动互联网环境下的推荐算法优化研究
移动互联网环境下的推荐算法优化研究随着我们生活中越来越多的时间都花费在移动互联网上，推荐算法成为了越来越重要的一个领域。
无论是电商平台还是社交媒体应用，都在借助推荐算法来优化用户体验。
本文将围绕着推荐算法在移动互联网环境下的优化进行探讨。
一、移动互联网环境对推荐算法的影响相较于传统PC互联网，移动互联网的用户使用场景更加多样化。
在不同的时间段和地点，用户的认知、兴趣和需求都可能发生变化。
因此，传统的推荐算法在移动互联网环境下显得力不从心。
另外，移动互联网中的用户获取信息的渠道更加多元，比如社交媒体、搜索引擎和App商店等。
因此，光靠用户点击历史和浏览记录等信息来实现推荐效果已经远远不够。
二、推荐算法在移动互联网中的优化1. 多渠道数据采集传统的推荐算法主要依赖于用户在平台内的行为数据，如浏览记录、搜索历史、交易记录等。
但是，在移动互联网中，用户获取信息的渠道更加多种多样，不仅有社交媒体、搜索引擎和App商店等，还有线下渠道的广告橱窗、各种广告牌等等。
因此，采集多渠道数据成为优化推荐算法的必要手段。
比如，旅游平台可以结合用户的社交账号信息，采集来自朋友圈、微博等渠道上的旅游信息；电商平台可以通过用户的收货地址以及电视购物等渠道来获取数据。
2. 独到的数据处理技术推荐算法的效果主要依赖于数据处理的技术，若数据处理无法达到一定的水平，则会影响推荐效果。
在移动互联网环境下，为了处理这些多渠道的数据，需要采用更加复杂的算法。
比如，在社交媒体上，用户对某一状态点赞的行为不一定是因为他感兴趣，也可能是出于礼仪等因素，因此我们需要单位时间内点赞的数量，那么通过统计社交媒体在单位时间内有多少状态更新可以获得一个相对稳定的点赞量，从而用来判断用户兴趣。
3. 整合人工智能技术人工智能技术的火热，也给推荐算法带来了新的机会。
传统的推荐算法主要依赖于数据结构和算法的处理，而人工智能技术可以帮助算法在不断学习过程中不断优化和适应。
移动互联网环境下的个性化服务推荐技术研究
移动互联网环境下的个性化服务推荐技术研究移动互联网的兴起改变了我们的生活方式，智能手机、平板电脑等移动设备已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
移动互联网的普及也使得个性化服务推荐成为了一个热门话题和研究方向。
在移动互联网环境下，如何利用大数据和智能算法，对用户需求进行分析和识别，从而向用户个性化地推荐服务，成为了一个重要的技术研究领域。
一、移动互联网环境下的服务推荐技术随着移动互联网的普及，越来越多的服务正在向移动端转移，例如订餐、购物、旅游等服务。
在服务的海量数据中，让用户快速找到自己需要的信息和服务，成为一个急需解决的问题。
这就需要商家或平台提供个性化服务推荐，根据用户的历史数据，分析用户的兴趣和需求，给用户提供最合适的服务。
个性化服务推荐技术最基本的原理就是通过大数据分析和智能算法，从用户历史行为数据中获取用户的行为特征，结合用户的人口信息、地理位置等信息，对用户进行分析和识别，最终给出个性化推荐服务。
例如，美团点评的推荐算法就实现了对用户的个性化推荐服务，通过分析用户的历史消费记录和评价信息，对用户的喜好进行分析，然后给出用户最喜欢的餐厅和菜品的推荐。
二、基于大数据的服务推荐技术大数据是个性化服务推荐技术的基础，通过用户历史数据的分析和挖掘，可以深入地了解用户的需求，为用户提供更准确、更符合用户需求的推荐服务。
在大数据分析中，可以利用机器学习、深度学习等技术，对用户的历史数据进行数据建模和数据挖掘，从而获取用户的行为特征和兴趣偏好。
例如，淘宝的个性化推荐技术就利用了大规模的数据分析和挖掘，对用户的购买习惯、搜索历史、浏览记录等进行分析和识别，然后基于算法模型对用户进行画像，最后根据用户的行为特征，给出向用户个性化推荐的商品和服务。
三、基于智能算法的服务推荐技术除了大数据分析外，智能算法也是个性化服务推荐技术的重要手段。
智能算法的主要思想是通过建立某种模型来预测用户的行为，从而对用户的需求进行识别和推荐。
移动互联网中基于用户行为的个性化推荐算法研究
移动互联网中基于用户行为的个性化推荐算法研究移动互联网时代的个性化推荐算法已经成为了互联网行业中的一个很重要的部分。
然而，不同的用户访问同一个网站，所接触到的信息能够做到的个性化程度可能是不同的，因为它与用户的信息习惯有关。
用户行为的个性化推荐算法正是针对这一问题而产生的，它可以自动地从大量的数据中来推断用户的信息偏好，以及在什么时间、什么地点、采用什么方式，为用户提供优质的信息。
下面将从数据源、数据预处理、算法选型、个性化推荐系统构建和推荐效果等方面阐述用户行为的个性化推荐算法。
一、数据源数据源是一个个性化推荐系统最为基础的组成部分，数据源中包含了很多与用户相关的数据。
这些数据包括用户的浏览历史、购买历史、评价历史、搜索历史等。
通过这些数据，可以更加深入了解用户的行为习惯，而且可以更好地与目标用户进行沟通。
二、数据预处理数据预处理是处理用户行为数据的必要步骤。
这个步骤包括数据清洗、数据融合、数据匹配等。
在数据清洗方面，负责删除无效信息和重复信息；在数据融合方面，负责将不同来源的数据融合到一起；在数据匹配方面，负责将不同来源的数据进行统一匹配。
数据预处理的结果将符合算法对数据的预处理需求，达到提高算法准确度的效果。
三、算法选型算法选型是最关键的部分，因为不同的算法选型结果可能会截然不同。
基于用户行为的推荐算法大致可以分为三类：协同过滤算法、基于内容过滤算法和基于混合算法。
其中，协同过滤算法是最常用的，因为它对用户行为的直接反映是很高的。
基于物品的协同过滤算法和基于用户的协同过滤算法是最常用的方法。
物品的相似度计算和用户评价其相似度都是较为成熟的算法。
四、个性化推荐系统构建在上述算法基础上，将数据源和算法模型串联起来，就可以构建一个个性化推荐系统。
推荐系统包括用户到推荐系统的反馈和DSS（数据汇总保障系统）等模块，反馈主要是为了获取用户的行为反馈，DSS则是负责存储用户行为数据、进行数据融合和数据匹配等工作。
移动互联网环境下的搜索引擎算法优化与个性化推荐
移动互联网环境下的搜索引擎算法优化与个性化推荐随着移动互联网的快速发展，搜索引擎在人们日常生活中的作用凸显。
用户通过搜索引擎获取所需信息已经成为一种常见的行为。
而在移动互联网环境下，搜索引擎算法的优化和个性化推荐变得尤为重要。
本文将探讨移动互联网环境下的搜索引擎算法优化和个性化推荐的相关内容。
移动互联网环境对搜索引擎算法提出了新的挑战和需求。
首先，移动设备的屏幕大小有限，用户更倾向于获取简短、精准的信息。
其次，用户的搜索行为和需求更加具有实时性，搜索结果的即时性要求更高。
为了满足这些需求，搜索引擎需要对算法进行优化。
在移动互联网环境下，搜索引擎算法优化的一个关键方面是移动页面的响应速度。
由于移动设备的计算能力和网络连接速度有限，搜索引擎需要针对移动设备进行性能优化，以提高搜索结果的加载速度。
采用多级缓存、异步加载等技术可以大幅提升搜索结果的加载速度，从而提升用户体验。
另一个关键的优化方向是搜索结果的排名算法。
移动互联网环境下，用户对搜索结果的要求更倾向于获取精确、准确的结果。
因此，搜索引擎的排名算法需要对移动设备的特性进行更细致的考虑。
例如，搜索引擎可以根据移动设备的地理位置、搜索历史等因素为用户提供更加个性化、本地化的搜索结果。
此外，搜索引擎还可以利用移动设备的传感器数据，如加速度计、陀螺仪等，为用户提供更加精准的搜索结果。
除了搜索结果的优化，个性化推荐也成为了移动互联网环境下搜索引擎的一个重要功能。
个性化推荐可以根据用户的兴趣爱好、地理位置等因素，为用户提供更符合其需求的搜索结果。
个性化推荐的实现需要依赖于强大的机器学习和数据分析算法。
搜索引擎可以根据用户的搜索历史、点击记录等数据，建立用户的兴趣模型，并基于此模型进行个性化推荐。
此外，搜索引擎还可以结合社交网络数据，利用用户在社交网络中的喜好和交际圈信息为用户提供更精准的个性化推荐。
然而，个性化推荐也面临一些挑战和争议。
首先，个性化推荐可能造成信息的过滤和局限，使用户陷入信息的“过滤气泡”中。
移动互联网环境下的个性化推荐算法
移动互联网环境下的个性化推荐算法移动互联网已经成为现代人生活的重要一环，我们许多日常活动也离不开移动设备。
在这个大环境之下，各种信息和内容也井喷而出，但是对于有些用户来说，信息过于丰富反而会带来阅读和消费体验的不便利。
问题在于，如何让用户在海量信息之中迅速地找到自己感兴趣和需要的信息呢？这就需要有一个个性化推荐的算法来帮助用户从过多的信息中找到自己关心的内容。
一、什么是个性化推荐算法个性化推荐算法，是通过分析用户的历史行为数据，以及对物品或服务本身的标签属性等信息，计算得到推荐度，最终为用户推荐相关的物品或服务。
在移动互联网领域下，常见的个性化推荐算法有协同过滤推荐算法、内容推荐算法、混合推荐算法等。
协同过滤算法（CF）主要是根据用户历史行为的相似度，向他人喜欢的物品或服务进行推荐。
基于用户的相似性，也就是购买或点赞记录的相似度，CF推荐算法会向用户推荐其他相似用户感兴趣的物品或服务。
内容推荐算法是通过精准的标签属性对相关的物品或服务进行匹配推荐。
这种算法虽然不依赖于用户历史记录，但是需要对物品或服务本身的标签属性有非常精准的把握。
混合推荐算法则是将多种算法结合起来，形成更加全面和准确的推荐方式。
其实，在现实的推荐系统中，其往往是综合算法的。
比如：对于新用户，由于没有历史行为数据可供参考，此时可以使用基于内容推荐算法，之后综合用户历史行为，根据用户的购买喜好进行协同推荐。
二、个性化推荐算法在移动互联网中的应用1.电子商务电子商务是一个巨大的行业，目前国内外有大量的电子商务平台，产品类别众多，内容涉及面也十分广泛。
在这种情况下，如何让消费者快速找到自己需要的物品，是电子商务平台最需要解决的问题。
个性化推荐算法可以根据用户的历史购买记录、浏览记录等数据，向用户推荐相关的商品信息，可以极大地提升用户体验，以及增加平台的转化率。
2.新闻和媒体如今，媒体公司越来越注重推荐新闻内容，以满足读者的需求和兴趣。
移动互联网环境下个性化服务推荐方法研究
移动互联网环境下个性化服务推荐方法研究移动互联网的兴起给我们的生活带来了前所未有的便利。
我们可以在手机上购物、查找信息、认识新朋友，甚至是找到工作。
然而，面对日益增长的移动应用和服务，用户往往会感到疲于选择。
为了解决这一问题，个性化服务推荐应运而生。
通过分析用户的兴趣、喜好、行为习惯等信息，个性化服务推荐系统可以帮助用户找到最符合自己需求的内容。
而在移动互联网环境下，个性化服务推荐面临着更多的挑战和机遇。
首先，移动互联网所产生的数据量远远超出了人类的想象。
用户不仅可以在手机上浏览网页和社交媒体，还可以通过手机使用各种应用程序，每一次操作都留下了数据记录。
这些海量的数据成为个性化推荐的基础，但同时也给数据的处理和分析带来了巨大的挑战。
其次，移动设备的个人化和移动性带来了新的问题。
用户使用移动设备的场景变得更加复杂，他们可能在不同的地方、不同的时间、不同的心情下使用手机。
因此，个性化推荐系统需要充分考虑这些因素，为用户提供更加准确的推荐结果。
针对以上挑战，研究人员提出了一系列的个性化服务推荐方法。
一种被广泛采用的方法是基于协同过滤的推荐算法。
该算法通过分析用户的历史行为和偏好，找到和其兴趣相似的用户或项目，并推荐给用户。
这种方法相对简单，但在实际应用中存在一些问题。
首先，用户的历史行为可能会受到一些偶然因素的影响，导致推荐结果不够准确。
其次，传统的协同过滤算法在处理海量数据时效率较低，不够适应移动互联网的速度和规模。
为了解决这些问题，研究人员提出了一些新的方法。
一种方法是基于内容的推荐算法。
该算法通过分析用户的个人信息、社交网络和文本内容，为用户推荐与其兴趣相关的项目。
这种方法不仅可以避免协同过滤算法的问题，还可以提供更加个性化的推荐结果。
然而，内容分析和处理也面临着一些挑战，例如如何提取有效的特征、如何解决用户隐私问题等。
另一种方法是利用机器学习和深度学习的技术。
这些技术可以通过对大量数据的学习和训练，从而获得更准确的用户行为模型和推荐模型。
移动互联网应用中的个性化推荐技术研究
移动互联网应用中的个性化推荐技术研究随着移动互联网的不断发展，人们在日常生活中对于各类移动应用的需求越来越多。
然而，众多应用的增加使得用户面临着一个问题：如何更快、更方便地找到自己感兴趣的内容或服务？这时，个性化推荐技术便成了解决方案之一。
一、个性化推荐技术的概念与分类个性化推荐技术是指根据用户兴趣、历史行为等信息对他们进行分类、分析、挖掘和预测，从而针对性地推荐内容或服务，提升用户体验的一种技术手段。
根据推荐算法的不同，个性化推荐技术可以分为以下几类：1.基于内容推荐算法（Content-based Recommendation Algorithm）这种算法是依据用户已评价的商品或内容的属性等，来判断用户喜好或潜在评价的推荐内容。
2.基于协同过滤推荐算法（Collaborative Filtering Recommendation Algorithm）这种算法主要是利用其他相似用户的行为记录、喜好或兴趣，对用户进行推荐。
3.基于矩阵分解推荐算法（Matrix Factorization Recommendation Algorithm）该算法主要是将评分数据表示为一个二维矩阵，然而矩阵会存在着空缺值，矩阵分解就是找到一个低维的矩阵来拟合高维的评分矩阵，从而实现推荐。
4.混合式推荐算法（Hybrid Recommendation Algorithm）混合式推荐算法是指将多种推荐算法结合起来，实现更加精准、准确的推荐效果。
二、个性化推荐技术在移动互联网应用的应用个性化推荐技术一般应用于电子商务、社交网络、新闻推荐、音乐、视频、书籍等方面。
而在移动互联网应用方面，个性化推荐技术可以应用于以下几个方面：1.移动购物应用针对用户的历史购买记录、浏览记录等，推荐用户可能感兴趣的商品。
同时，根据用户的年龄、性别等信息进行分类推荐，提高推荐的准确率。
2.移动社交应用根据用户的资料信息、好友圈子、关注列表等信息，推荐感兴趣的用户或是个性化的文章、帖子等内容。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。
对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。
作者签名：日期：指导教师签名：日期：使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。
作者签名：日期：学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。
除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。
对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。
本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。
本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。
涉密论文按学校规定处理。
作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日注意事项1.设计（论文）的内容包括：1）封面（按教务处制定的标准封面格式制作）2）原创性声明3）中文摘要（300字左右）、关键词4）外文摘要、关键词5）目次页（附件不统一编入）6）论文主体部分：引言（或绪论）、正文、结论7）参考文献8）致谢9）附录（对论文支持必要时）2.论文字数要求：理工类设计（论文）正文字数不少于1万字（不包括图纸、程序清单等），文科类论文正文字数不少于1.2万字。
3.附件包括：任务书、开题报告、外文译文、译文原文（复印件）。
4.文字、图表要求：1）文字通顺，语言流畅，书写字迹工整，打印字体及大小符合要求，无错别字，不准请他人代写2）工程设计类题目的图纸，要求部分用尺规绘制，部分用计算机绘制，所有图纸应符合国家技术标准规范。
图表整洁，布局合理，文字注释必须使用工程字书写，不准用徒手画3）毕业论文须用A4单面打印，论文50页以上的双面打印4）图表应绘制于无格子的页面上5）软件工程类课题应有程序清单，并提供电子文档5.装订顺序1）设计（论文）2）附件：按照任务书、开题报告、外文译文、译文原文（复印件）次序装订教研室（或答辩小组）及教学系意见1绪论本章将对本课题研究的背景和意义进行描述，然后对个性化推荐研究现状进行总结分析，先总结了推荐引擎的现状，然后讨论了推荐引擎使用的最经典的协同过滤推荐算法的现状，最后例举了个性化推荐的应用，说明了各个种类各个领域的个性化推荐的特点。
本章最后对本文的内容和结构做出了叙述，对本课题之后的研究有很好的引导作用。
1.1研究背景与意义随着网络的普及，网络资源不断丰富，网络信息量不断膨胀。
用户要在众多的选择中挑选出自己真正需要的信息好比大海捞针，出现了所谓的“信息过载”的现象。
信息过载是指的是社会信息超过了个人或系统所能接受、处理或有效利用的范围，并导致故障的状况。
个性化推荐系统的出现是为了解决信息过载的问题，帮助消费者在浩如烟海的产品中找到自己需要的产品，为消费者提供个性化的购物体验[1]。
个性化推荐系统日益受到用户的青睐，也受到越来越多的学者和电子商务网站的关注[2]。
个性化推荐可以作为网络营销的一种手段，能为电子商务网站带来巨大的利益。
个性化推荐的目标是根据具有相似偏好的用户的观点向目标用户推荐新的商品[3]。
好的个性化推荐系统能够发掘用户喜欢的商品，并推荐给用户。
可想而知，对于用户而言，如果打开网站的链接并登陆，就能找到自己喜欢的商品，那会省下很多翻看网页的时间和精力，而这样的网站，一定会受到用户的青睐。
一个好的个性化推荐系统可以为用户提供便利，继而，使用户与网站之间有更好的粘合度，提高网站的市场竞争能力。
在众多的个性化推荐算法中，协同过滤被广泛应用，也是最成功的推荐算法[3]。
本课题旨在研究移动互联网环境下个性化推荐引擎算法研究。
同时将算法实现成移动互联网环境下的个性化推荐引擎实体，为具体研究提供了指导。
1.2研究现状1.2.1推荐引擎研究现状目前主流的两种推荐引擎[4]是基于内容过滤的推荐引擎和基于协同过滤的推荐引擎。
基于内容的过滤技术[5]主要包括特征项提取、建模以及相似度计算，由于受商品属性（比如音乐和视频信息等）提取方法的限制，其推荐技术无法取得突破性的进展。
相对而言，基于协同过滤的推荐系统能够处理视频和音乐等复杂的非结构化项目，推荐效果随用户数的增加而提高，成为推荐引擎所采用的最重要的技术之一。
面对互联网中的海量数据，协同过滤推荐算法的研究成为是推荐引擎领域的研究焦点。
当前，研究的内容主要集中在两个方面：（1）推荐质量：推荐引擎最基本也是最重要的要求就是要确保推荐质量。
如果推荐引擎给用户推荐的信息不是用户所感兴趣的，甚至是用户不太喜欢的信息，这样不仅不能吸引用户使用该系统，反而会影响用户对推荐引擎提供的服务质疑，从而不再使用，因此这方面的重点是提高推荐质量。
（2）推荐速度：目前推荐系统基本采用B/S架构，用户在线通过浏览器访问推荐系统，我们需要考虑推荐快速。
然而一个系统通常包含大量的用户量和项目的数据量，面对海里的数据量，如何快速挖掘出用户感兴趣的项目并推荐给用户，并不是一件容易的事情，同时一个系统响应时间太长会影响用户的使用效果，因此减少系统的响应时间是推荐系统要考虑的一个重要方面。
协同过滤推荐引擎如何快速响应用户，准确推荐信息给目标用户，是目前研究的重点和热点，也是本文研究的主要目标。
1.2.2协同过滤研究现状在1992年，Goldberg[6]等学者在研究报告中首次提出协同过滤（Collaboration Filtering，CF）的概念，它基于如下假设：如果用户x和用户y，他们对k个项目的评价或者行为相似，则认为他们对其他项目持相似观点[6-7]。
协同过滤首次应用于Tapestry系统，用于过滤出对用户有用的电子信件，Tapestry系统展示了一种新的推荐思想。
随后协同过滤算法获得了巨大的成功和广泛的应用，建立了大量的协同过滤系统，如Video Recommender[8], WebWatcher[9], GroupLens[10], SiteSeer[11], Let’s Browse[12]和SELECT[13]等。
在2009年，Su [14]对协同过滤算法进行总结，将其主要分为两类：基于记忆的协同过滤和基于模型的协同过滤。
在2011年，姚曜和赵洪利[15]等对协同过滤算法进行总结，将协同过滤算法主要分为三大类：基于记忆的协同过滤方法、基于模型的协同过滤方法和组合协同过滤算法[16]。
基于记忆的协同过滤方法的主要思想是首先找出与目标用户相似的其他所有用户，然后根据相似用户集对目标项目的评分来预测目标用户对目标项目的评分[17]。
基于模型的协同过滤方法的主要思想是通过已知的评分数据来建立学习模型，然后基于模型来预测未知的评分数据。
组合协同过滤算法综合考虑协同过滤技术和其他推荐技术，结合多种技术进行推荐。
按照算法结合方式分为三类：基于内容的协同过滤[18]、多种协同过滤组合[19]和多种协同过滤相互融合[20]。
在构建推荐引擎的应用中，协同过滤常面对巨大且稀疏的数据集，推荐性能面临很多挑战，文献[21]对协同过滤技术及当前存在的问题进行了研究与总结，认为面临的主要问题有：数据稀疏性、缺乏可扩展性、同义词和多义性和用户行为不确定性等问题。
1.2.3个性化推荐应用现状和搜索引擎不同，个性化推荐系统需要依赖用户的行为数据，因此一般都是作为一个应用存在于不同网站之中。
在互联网的各类网站中都可以看到推荐系统的应用，而个性化推荐系统在这些网站中的主要作用是通过分析大量用户行为日志，给不同用户提供不同的个性化页面展示，来提高网站的点击率和转化率。
本节简单介绍推荐系统在互联网的最具代表性的电子商务、个性化广告领域的应用，并且介绍个性化网络电台这一纯粹的个性化推荐系统的代表。
(1)电子商务电子商务网站是个性化推荐系统的一大应用领域。
著名的电子商务网站亚马逊是个性化推荐系统的积极应用者和推广者，其中最主要的应用有个性化商品推荐列表和相关商品的推荐列表。
图1-1提到的个性化推荐列表采用了一种基于物品的推荐算法（item-based method），该算法给用户推荐那些和他们之前喜欢的物品相似的物品。
图1-1 亚马逊的个性化推荐列表除了个性化推荐列表，亚马逊另一个重要的推荐应用就是相关推荐列表。
当你在亚马逊购买一个商品时，它会在商品信息下面展示相关的商品。
亚马逊有两种相关商品列表，一种是包含购买了这个商品的用户也经常购买的其他商品（如图1-2所示），另一种是包含浏览过这个商品的用户经常购买的其他商品（如图1-2所示）。
这两种相关推荐列表的区别就是使用了不同用户行为计算物品的相关性。
此外，相关推荐列表最重要的应用就是打包销售（cross selling ）。
当用户在购买某个物品的时候，亚马逊会告知其他用户在购买这个商品的同时也会购买的其他几个商品，然后让用户选择是否要同时购买这些商品。
同时购买会提供一定的折扣（如图1-4所示），这种销售手段是推荐算法最重要的应用，后来被很多电子商务网站作为标准的应用。
图1-2 相关推荐列表，购买过这个商品的用户经常购买的其他商品图1-3 相关推荐列表，浏览过这个商品的用户经常购买的其他商品图1-4 亚马逊的打包销售页面个性化推荐系统对亚马逊的意义，其CEO Jeff Bezos在接受采访时曾经说过，亚马逊相对于其他电子商务网站的最大优势就在于个性化推荐系统，该系统让每个用户都能拥有一个自己的在线商店，并且能在商店中找到自己感兴趣的商品。
(2)个性化广告广告是互联网公司生存的根本。
很多互联网公司的盈利模式都是基于广告的，而广告收入直接决定了很多互联网公司的收入。
目前，很多广告都是随机投放的，即每次用户来了，随机选择一个广告投放给他。
这种投放的效率显然很低。
因此，很多公司都致力于广告定向投放（Ad Targeting ）的研究，即如何将广告投放给它的潜在客户群。
个性化广告投放和狭义个性化推荐的区别是，个性化推荐着重于帮助用户找到可能令他们感兴趣的物品，而广告推荐着重于帮助广告找到可能对它们感兴趣的用户，即一个是以用户为核心，而另一个以广告为核心。