移动商务推荐系统研究综述

近年来,随着移动商务的快速发展,移动商务推荐系统应运而生,成为缓解“移动商务信息”过载、提升移动商务用户购物体验的有效手段,得到广泛关注。如何利用移动商务情景、社会化网络等信息挖掘用户偏好,提高移动商务推荐精准度和用户满意度,成为移动商务推荐系统的主要任务。从情景推荐、社会网络推荐和移动推荐多样性等方面对移动商务推荐系统的研究进展和成果进行综述。最后,总结并指出现有移动商务推荐系统研究的不足和未来的发展趋势。

移动商务推荐系统中的一种基于P2P的隐私保护策略

近年来,移动推荐系统已成为推荐系统研究领域最活跃的课题之一。但由于移动终端的私人性和移动网络的复杂性,在保证高精度推荐的同时如何保护用户隐私已经成为移动商务发展的主要挑战。传统推荐系统中的隐私保护技术由于移动终端的计算能力差、无线网络的带宽弱等局限无法适用于移动商务推荐系统。针对以上问题,面向移动商务推荐提出一种基于P2P的隐私保护策略,通过构建P2P好友圈,采用基于k-匿名的代理转发的增量数据更新方式,实现不对增量数据进行任何修改以保证高精度推荐,同时保护用户隐私安全。最后通过实验验证了基于P2P的隐私保护策略的可行性和推荐服务的有效性。