论基于数据挖掘下移动用户个性化推荐系统的研究与设计

论基于数据挖掘下移动用户个性化推荐系统的研究与设计

摘要在信息技术快发展的今天，大量的数据资源在网络上进行传播，并存储在数据库中。基于此，本文将分析数据挖掘下移动用户个性化推荐系统的设计思路。并研究数据挖掘下移动用户个性化推荐系统的设计方法，其中主要包括移动用户个性化推荐系统属性特征提取的设计、移动用户个性化推荐系统的硬件设计以及移动用户个性化推荐系统软件设计三方面内容。

关键词数据挖掘；移动用户个性化推荐系统；软件设计

前言

随着时代的发展，人们逐渐进入数据信息的时代，在该种环境中，大量的数据信息出现在人们的生活中，其中不乏一些无用的数据信息。要想保证数据信息接收的高效性，就需要对数据信息展开过滤管理，挖掘出其中的潜在价值。这种方式还可以应用在移动用户个性化推荐系统设计中，通过数据挖掘，为移动用户制定个性化的推荐内容以及推荐方式，提升移动用户对服务的满意程度，最终达到提升移动用户个性化推荐系统应用质量的目的。

1 数据挖掘下移动用户个性化推荐系统的设计思路

在数据挖掘的基础上，移动用户个性化推荐系统设计主要包括以下三个层次；

第一层，应用层，该层次中主要包括建模工具、仿真监视以及数据分析三方面，其中建模工具中包括系统资源、系统组织、系统功能以及系统知识规则等内容。

第二层为业务层，该层次中的随机数发生器、规则解析器、模型解析器以及控制时钟在实际运行的过程中与个性化推荐程序引擎互相展开信息交换。其中个性化推荐程序引擎中包含事件处理器以及逻辑控制器，对移动用户个性化推荐系统中的时间展开处理控制。另外，规则解析器以及模型解析器二者也展开信息交换，进而保证业务层中的信息传输质量以及信息处理质量。

第三层为数据层，数据层中主要包括模型数据库、知识规则数据库、日志数据库、仿真数据库以及其他类型的数据库，以上数据库在实际运行的过程中，分别对应一个处理模块。例如，模型数据库对应的模块为模型解析器，知识规则数据库对应的模块为移动用户个性化推荐系统中的应用层，日志数据库对应的模块为事件处理器，仿真数据库对应的模块为逻辑控制器。正是因为各个数据库以及模块之间存在一一对应的关系，才能够保证移动用户个性化推荐系统中各个层次之间的稳定运行[1]。

2 数据挖掘下移动用户个性化推荐系统的设计方法

2.1 移动用户个性化推荐系统属性特征提取的设计

移动用户个性化推荐系统中的属性特征提取，是移动用户个性化推荐系统设计中的重要内容，同时也是个性化推荐的基础。首先，在此过程中展开数据挖掘，同时对提取出的数据信息展开计算，将计算结果发送到HPE1562D/E SCSI中，确定系统中数据结构的整体信息。例如，利用语义本体属性特征提取的方式，能够对数据中显示的用户偏好属性展开分析整理，并采用自适应学习控制法对其展开资源数据挖掘，最终得出相应的用户偏好属性值。其次，描述用户属性的影响，在网络系统中，移动用户行为的主要影响因素为数据库中的知识规则节点，二者之间存在着紧密联系。因此在移动用户个性化推荐系统设计的过程中，需要找到二者之间的变化规律。最后，确定移动用户个性化数据的分类，在此过程中主要包括移动用户的资源属性集合以及个性化偏好，确定该项数值能够提升用户个性属特征的提取质量，在此基础上建立相应的知识规则库以及数据模型库，为移动用户个性化推荐系统提供准确的数据信息。

2.2 移动用户个性化推荐系统的硬件设计

移动用户个性化推荐系统中的硬件设计主要包括业务层中事件处理器、逻辑控制器以及时钟电路的设计，在此过程中需要利用引擎分析的方法，确定系统中的个性化驱动，进而实现系统的事件分析以及逻辑控制。例如，在移动用户个性化推荐系统逻辑控制电路设计的过程中，使用DSP逻辑控制芯片以及A/D、D/A 的转换器、视频编码器、视频解码器共同实现移动用户个性化推荐系统中数据的接收和发射。移动用户个性化推荐系统中逻辑控制电路中的数字输出共有12位数字输出以及交流耦合输出。另外，还可以通过构建RS 232C总线路的方式实现人机通信，进而提升移动用户个性化推荐系统对移动用户数据收发的效率，在发送时钟中共包含6个过滤器，对移动用户个性化推荐系统中的数据信息展开过滤，进而提升数据信息的准确性。

2.3 移动用户个性化推荐系统软件设计

移动用户个性化推荐系统中的软件设计是在硬件设计基础上展开的，主要使用虚拟仪器设计出系统的底层函数库，能够为移动用户提供接口卡操作。同时，对移动用户个性化推荐系统中的I/O接口卡展开软件设计，能够构建出个性化的程序驱动器，为移动用户个性化推荐系统运行提供一定的基础条件。除此之外，在移动用户个性化推荐系统软件设计中，核心内容是用户的管理层，在此过程中可以使用32通道的阵列信号展开数据采集，并对数据信息展开实时记录，实现移动用户个性化推荐系统中数据信息的优化设计。移动用户个性化推荐系统中软件采用的供电方式为3线制的接口供电，使用VPP设备设置用户数据采集参数，进而提升移动用户个性化推荐软件系统整体的运行质量[2]。

3 結束语

综上所述，随着人们对移动用户个性化推荐系统的关注程度越来越高，如何

提升移动用户个性化推荐系统的运行质量，成为有关人员关注的重点问题。本文通过研究数据挖掘下移动用户个性化推荐系统的设计方式发现，对其进行研究，能够有效提升移动用户个性化推荐系统的数据使用效率，同时还能够提升移动用户个性化推荐系统的整体应用质量。由此可以看出，研究数据挖掘下移动用户个性化推荐系统的设计方式，能够为今后移动用户个性化推荐系统的发展奠定基础。

参考文献

[1] 王伟军，王阳，王玉珠，等.移动商务用户个性化推荐采纳行为影响因素的实证研究[J].系统管理学报，2017，26（05）：816-823.

[2] 孙思.精准营销视角下基于移动用户行为信息的个性化推荐研究[D].武汉：华中师范大学，2017.