伴随着信息技术的飞速发展,承载于网络平台的信息以指数级态势增长,信息量的暴增虽然极大的丰富了人们的生活,但是过量信息的同时呈现反而使得人们越来越难以获取到感兴趣的内容。无论是电子商务平台还是电信运营商,针对用户级别的个性化服务的需求变得越来越迫切。彩铃业务作为最受广大用户欢迎的移动增值业务,业务容量已经趋于饱和,进一步拓展面临相当的困难。现有的彩铃运营过程中面临运营活动策划缺乏数据支持,无法充分分析用户信息和用户使用习惯,运营度精细度不足等问题。针对以上问题需要将运营分析、挖掘算法以及营销执行等内容从彩铃业务平台中剥离出来,并将个性化服务融合其中,通过针对彩铃业务平台海量用户数据行为的分析挖掘,为改变现有营销模式提供用户级别的个性化服务提供数据支持和系统支持。本课题设计实现的个性化服务子系统依托于浙江彩铃深度运营平台,主要目的是为了继续促进彩铃业务发展、提高业务收入。系统将用户属性信息及用户交互行为信息进行过滤、整合、计算,使用个性化推荐服务的方法提高营销精准度以及营销成功率。综合考量了各种推荐算法的优缺点,并对各类提供个性化服务的平台的推荐方式、特点进行总结,充分分析浙江彩铃深度运营平台个性化服务子系统需求和功能边界,建立自己独特的用户、铃音评分机制,最终设计并实现个性化服务子系统。系统核心分析挖掘算法选用协同过滤算法,针对协同过滤算法面对的主要难题,本文将一种基于用户聚类分析的方法应用于协同过滤算法中,将评分预测过程中“最近邻居”搜索对象限制在最相近的聚类中,一定程度上缓解矩阵稀疏性；并且由于分群内部用户之间相似度较高,兴趣较为集中,避免了偏差较大的数据对于推荐结果的影响,提高了推荐的准确性,同时提高了推荐算法的执行效率,降低了计算矩阵的维度,增强了系统可扩展性。论文组织结构如下：第一章是绪论部分,简要介绍了本课题的研究背景和内容、研究意义和应用价值。第二章对本课题涉及的相关背景和技术进行简要介绍,包括了彩铃深度运营平台整体的组网架构和业务需求描述,以及个性化服务子系统涉及到的核心算法概况的介绍。第三章重点阐述了个性化服务子系统的整体设计方案以及针对协同过滤算法的分群优化方式。第四章主要介绍了个性化服务子系统的详细设计,包括各个主要模块的设计和实现方案。第五章为系统各项测试分析。第六章针对本课题的研究和工作成果进行了总结,并结合业务实际应用提出对个性化服务系统未来发展方向的展望。