融入位置情景的移动用户行为挖掘方法研究

移动用户为具有特殊性,即与情景的关联性.在研究融入位置情景的移动用户行为特征.首先分析了影响移动用户行为模式的情景集合,并通过调查问卷分析,提取出主要的情景因素,包括用户（user）、设备（device）、地点（location）、时间（time）和服务信息（service）.然后根据这些情景属性对移动用户行为模式进行建模,并提出了一种基于网络结构的移动用户行为模式挖掘方法.根据兴趣度的大小将移动用户行为模式划分为三个等级,即低兴趣度、中兴趣度和高兴趣度,保留兴趣度较高的行为模式,剔除兴趣度低的行为模式,然后利用数据挖掘方法挖掘出兴趣度较大移动用户行为模式的关联规则.利用这些规则对用户进行一定的推荐服务,以便为移动用户提供更优质的服务.

一种基于位置服务信息的移动推荐模型

随着移动终端技术和传感技术的快速发展,如今可以很方便地通过移动终端获得用户所处位置情景信息。目前基于位置推荐的研究已有不少,但对位置情景在推荐系统中的运用方式、重要程度及权重分配上仍有不足之处。针对现有研究的不足,在传统的用户×项目二维推荐模型的基础上,引入位置情景,建立用户×项目×位置三维模型,提出一种针对移动终端环境的混合多维推荐模型,融合了位置情景相似度过滤、协同过滤以及项目相似度过滤三个维度的推荐。实验表明,该推荐模型具有更好的推荐效果。