1、献中对于协同过滤算法存在不足，提出了建立不确定临近组机制，来解决数据稀疏性问题。对于推荐服务每次不同实际情况，作者提出基于请求项目与用喜好相似性，选择目标项目项目组或者是用户群体作为临近组，再从万方数据上海师范大学硕士学位论文第章绪论选定临近组中选出信任度较高子临近组作为推荐群体来提高推荐稳定性，从而提高推荐算法预测精度。随着通信技术互联网技术和大数据时代到来，位置服务在我国得到快速发展，用途也越来越广泛。在服务端，生产商为了满足用户位置服务要求不断改革创新。对于客户端来说，用户对于位置服务要求，已经成为历史必然趋势，用户反馈对于服务端来说是正反馈，才促使者位置服务技术向前发展。近年来，定位导航系统已经变非常重要，并且对于特定目标或者是与检索有关上下文信息和附近感性目标去探究最优路径和最快方法起到关键性作用。个性化推进技术随着各种关于推荐。
2、部分，作者采用将距离相似性，社交关系相似性以及兴趣爱好相似性整合在起形成组合推荐算法，来提高推荐准确性。文献首先对用户个性化偏好进行建模，结合移动互联网络特性，建立种位置可更新具有用户偏好模型，文献结合基于协同过滤推荐算法和相似用户偏好作为反馈条件来矫正位置可更新具有用户偏好模型。混合推荐算法也是个性化推荐技术种。混合推荐方法总得来说是在现有算法基础上，通过不同算法相互组合来弥补每个算法本身存在不足，发挥各自优势，形成具有更强优势推荐算法组合,。最常见就是内容过滤与协同过滤推荐算法组合，并且根据用户不同喜好和用户所处实际环境不同来进步提高推荐效率与质量，进步满足需求，但万方数据第章绪论上海师范大学硕士学位论文是混合推荐方法依然存在很多不足，不能满足用户个性化位置服务需求。文献首先利用协同过滤推荐算法作为混合推荐算主要推荐组成部分，然而协同。
3、，月份季节，用户地理等环境因素，同时推荐信息大多都是千篇律。本文根据位置服务上下文特性和各种评价属性，提出了基于万方数据第章绪论上海师范大学硕士学位论文时空维度和用户偏好个性化位置服务选择模型，以用户为中心，着力解决位置服务个性化推荐选择问题。国内外研究概况随着互联网时代快速发展，现如今浪潮已经席卷世界，并带来了翻天覆地变化。在互联网大背景下，移动互联网移动设备智能手机已悄然成为现代生活部分。随着通讯技术与等定位技术快速发展，从年至今，智能手机或者其它智能移动终端已经成为生活中必不可缺少部分。传统位置服务技术早期位置推荐技术有基于内容过滤与协同过滤推荐算法。基于内容过滤推荐算法是通过分析信息之间相似性和用户偏好相似性来实现推荐功能。例如文献针对基于内容过滤算法不能满足用户对于不同文献产生不同兴趣变化需求，同时又很难区别文献所处学科难易程度。
4、系统算法研究逐渐兴起，各种个性化推荐算法不断出现，推荐系统应用越来越广泛。个性化推荐系统就是利用用户历史请求位置服务记录以用户之间兴趣相似度以及请求服务之间相关度而建立框架模型，再通过这个模型对海量而又错综复杂信息进行过滤，再根据用户偏好推荐给用户感兴趣项目。例如文献作者想要在现有推荐基础上创建个符合用户个性化需求推荐系统，作者首先抓住用户兴趣容易发生偏差问题加以分析，提出个基于网络复杂度时时监控兴趣偏移模型，又根据事件发生实际环境，以支撑现有推荐算法。在国内，位置服务已经取得不错进展，其中满足用户个性化位置服务技处在快速发展阶段。林学钦在文献在移动社交平台，从精确定位和产生推荐这两个部分，探究算法可行性，来满足个性化需求。在精确定位研究中，作者首先分析以往定位技术优劣，综合定位与基站定位定位精度与定位速度，提出种高效率定位技术。在产生推。
5、服务。文献强调基于信任度位置服务注重于喜好相似用户好友评价，再结合些事先定义信任度条件，进而形成具有信任度，实现了个性化。文献信息化时代给人们生活带来了很多便利，但同时也产生些问题，例如海量信息数据影响数据处理效率。文献指出，在最近几年中，推荐系统在处理用户从海量数据中获取最相关产品信息已经成为种流行方法。在线协作电影推荐尝试帮助用户从他们相似邻居用户在访问他们喜欢电影或电影中获取推荐。然而，由于稀疏数据以及电影与用户数量快速增长，相似邻居选择变得更加困难。综上所述，国外推荐技术发展比国内早，在商业中应用已经非常成熟，优于国内推荐技术。近几年来，推荐技术在国内发展非常迅速，例如国内网上购物理财以及网络教育等电子商务事业以及取得了很大进步，发展速度可谓是日新月异。随着互联网不断完善以及席卷而来信息浪潮，如何从海量而又复杂位置服务信息中选择出。
6、与实现北京北京邮电大学李超基于蚁群算法移动服务选择济南山东大学郭瑞亮基于移动终端位置服务系统研究与实现哈尔滨哈尔滨工程大学,李彬,杨春,张功国定位技术分析比较及其系统设计广东通信技术齐凌艳,陈荣国位置服务上下文信息模型地球信息科学学报,张炜个性化推荐系统中基于本体用户建模研究南京南京理工大学,吴丽花,刘鲁个性化推荐系统用户建模技术综述情报学报王璐基于本体个性化推荐系统西安电子科技大学,王国霞,刘贺平个性化推荐系统综述计算机工程与应用万方数据参考文献上海师范大学硕士学位论文,刘玮电子商务系统中信息推荐方法研究情报科学孙冬婷,何涛,张福海推荐系统中冷启动问题研究综述计算机与现代化,胡昌平,邵其赶,孙高岭个性化信息服务中用户偏好与行为分析情报理论与实践,赵仲孟,袁薇,何世丽,沈钧毅个性化搜索引擎中用户模型智能调整算法研究计算机工程与应用黄华东基。
7、章结论及展望结论展望参考文献致谢攻读学位期间取得研究成果万方数据万方数据上海师范大学硕士学位论文第章绪论第章绪论研究背景及意义随着全球移动互联网应用快速发展，基于位置服务，已经成为当前移动网络通信和个性化推荐重要发展方向之，并引起越来越多研究者关注。近几年来，重要性逐渐得到了电子商务届认可，同时与之相关平台技术也日渐成熟。随着移动端用户数量快速增长以及无线网络技术发展，移动应用服务必然会成为现代生活主流方式之。个性化推荐算法应用是十分广泛，并且在电子商务中应用发挥了显著作用。从应用角度来说，个性化算法解决了传统推荐算法个性化不足问题，使个性化位置服务达到个新阶段。从技术上来看，个性化推荐技术是在现有成熟推荐算法基础上，取其精华去其糟粕，再根据用户实际需求用户兴趣等信息推荐出满足不同用户多元化需求。然而，现有个性化推荐算法缺乏位置服务。例如。
8、出，在最近几年中，推荐系统在处理用户从海量数据中获取最相关产品信息已经成为种流行方法。在线协作电影推荐尝试帮助用户从他们相似邻居用户在访问他们喜欢电影或电影中获取推荐。然而，由于稀疏数据以及电影与用户数量快速增长，相似邻居选择变得更加困难。综上所述，国外推荐技术发展比国内早，在商业中应用已经非常成熟，优于国内推荐技术。近几年来，推荐技术在国内发展非常迅速，例如国内网上购物理财以及网络教育等电子商务事业以及取得了很大进步，发展速度可谓是日新月异。随着互联网不断完善以及席卷而来信息浪潮，如何从海量而又复杂位置服务信息中选择出满足用户服务请求是,刘建国,周涛,汪秉宏个性化推荐系统应用及研究自然科学进展曹渝昆基于神经网络和模糊逻辑智能推荐系统研究重庆重庆大学,梁慧基于位置服务电子商务推荐算法研究著厦门厦门大学席超面向稀疏性数据协同过滤推荐算法研究。
9、满足用户服务请求是第章基于位置服务选择及关键技术位置服务技术位置服务位置服务上下文基于用户偏好个性化服务用户个性化服务技术用户建模用户模型表示方法用户建模方法用户偏好建模本章小结第章基于时空维度位置服务模型研究时间维度选择时间维度定义时间维度对用户个性化偏好影响空间维度空间维度定义用户有效距离选定用户上下文信息模型以及其算法用户上下文信息建模基于时空维度位置服务第章基于时空维度和用户偏好位置服务选择框架基于时空维度和用户偏好位置服务万方数据上海师范大学硕士学位论文目录基于时空维度和用户偏好位置服务框架结构各框架结构介绍用户个性化偏好用户个性化偏好定义用户个性化偏好建模用户组偏好用户组偏好建模用户偏好更新以及冷启动问题第章实验及结果分析实验数据实验数据分析处理时空维度分析处理用户个性化偏好度分析处理时空维度与用户偏好度分析处理用户组偏好分析。
10、，作者通过对浏览时间比例和文献难易度以及用户偏好文献引用量等来构成所需推荐算法，提高了推荐质量。基于内容推荐算法其优点是得到推荐结果比较直观，不需要与之相似项目或者是用户信息其不足是对于比较复杂项目不容易处理需要大量数据支撑结果才比较明显。文献认为推荐项目相似度值越高，推荐用户喜欢项目价值越高，项目来自用户点击率越高然而历史点击率数据信息有时会影响推荐效果，作者通过建立具有时效性框架模型与协同算法相结合，在根据用户偏好与项目相关临近用户来达到推荐目。协同推荐算法优越性在于处理大量复杂相关信息进行筛选过滤,但是对于少量数据处理误差很大，难以发挥自身优势。协同过滤算法是通过对已有用户交互项目分析用户喜好，在相关用户群体或者社交区域中找到与该用户相似兴趣用户或者用户组，再结合用户本身些评价信息，对用户发出请求相关服务偏好程度做出合理预测。例如，。
11、，大众点评美团网等大型互联网公司对于个性化算法应用非常成熟，但是他们往往注重于满足用户个性化需求，对于用户当前位置时间季节气候，及用户请求服务位置时间季节气候考虑很较少，不能满足用户基于位置个性化服务。移动互联网推动了快速发展，方便了人们生活，提高了现代生活质量和人们精神需求。对于现有位置服务，如何从大量而又相似信息中推荐满足用户需求而不冗余繁琐是个性化位置服务难题之。在现有位置服务技术中，有经典基于内容过滤算法基于协同过滤算法混合推荐算法和用户聚类等，这些算法更还推荐和预测了用户喜好，与传统算法相比推荐质量更高，更新颖，更能满足用户需求，提高了位置服务质量。综上所述，随着技术不断成熟移动互联网快速发展背景下，从大量位置服务信息中推荐出满足用户个性化需求服务是当下研究热点之。针对推荐信息多样缺乏针对用户需求问题，即推荐信息很少考虑用户时间。
12、推荐算法中存在冷启动问题，针对这个问题作者提出了自己算法组合改进首先，分析现有相似性算法优劣，根据目标用户评分记录以及周边相关用户评分数划分等级，并把此次划分等级引入相似度计算根据冷启动产生原因，提出了基于项目相似度与聚类算法结合来弥补冷启动问题产生影响再根据数据稀疏性问题，采取相似用户组方法来解决，最后构造出混合推荐算法，解决了此问题。现阶段位置服务技术在互联网通信等技术不断趋于完善以及国外成熟推荐体系，新型推荐技术越来越受到研究者关注。在文献中，作者基于用户喜好与用户依赖服务位置服务推荐，提出基于用户间信任度个性化位置服务。文献强调基于信任度位置服务注重于喜好相似用户好友评价，再结合些事先定义信任度条件，进而形成具有信任度，实现了个性化。文献信息化时代给人们生活带来了很多便利，但同时也产生些问题，例如海量信息数据影响数据处理效率。文献。
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深入工作之企业管理培训PPT课件（精版） 编号45