变革中的大数据知识服务:面向大数据的信息移动推荐服务新模式

文章将研究重心放在大数据与信息移动推荐服务的有机融合上,总结分析了面向大数据的信息移动推荐服务特有的五个典型特征,在此基础上,建立了面向大数据的信息移动推荐服务模型,提出了相应的体系结构,建立了技术体系,讨论了实施该体系所需攻克的关键技术,最后,简要总结了下一步发展及应用前景。

面向移动终端的微博信息推荐方法

微型博客(简称"微博")以其简洁方便的交互方式,受到越来越多手机用户的喜爱。然而,微博数据量大、更新速度快以及手机屏幕小、登录网络服务速度较慢等原因,使得用户很难通过移动终端快速了解到近期内微博流行内容。提出一种基于相关主题模型(correlated topic model)的移动微博信息推荐方法,并基于此方法设计了一个可视化移动信息推荐系统。通过‘用户-主题-词语’三维关联矩阵的建立,帮助用户快速了解最近一段时间内的热点主题,并查找与其感兴趣主题相关的其他用户作为备选好友,同时计算主题之间的关联关系,进行主题扩展。在微博代表性网站——Friendfeed数据集上进行的实验表明了该方法在移动微博信息推荐中的简洁性和有效性。