【摘 要】
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[目的/意义]面对动态网络环境下性能相近的海量移动服务资源,如何为用户推荐与其当前情境需求最为匹配的相关资源成为个性化推荐领域的热点问题。[方法/过程]基于用户位置情
【机 构】
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燕山大学经济管理学院电子商务系,燕山大学互联网+与产业发展研究中心,燕山大学计算机科学与技术博士后流动站
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[目的/意义]面对动态网络环境下性能相近的海量移动服务资源,如何为用户推荐与其当前情境需求最为匹配的相关资源成为个性化推荐领域的热点问题。[方法/过程]基于用户位置情境感知角度出发,提出云环境用户情境感知的移动服务Qo S（服务质量）混合推荐模型：a.基于移动用户位置情境信息对其涵盖的用户与服务项目按照自治系统的归类原则进行聚类,形成移动用户-服务项目协同过滤推荐机制;b.针对传统Qo S推荐方法存在的新用户与新项目冷启动问题,基于User-based与Item-based CF对缺少的Qo S属性偏好值
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