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针对移动环境传统推荐系统存在的信息过载、可扩展性差、推荐精度和实时性间的矛盾、用户兴趣进化等问题,本书提出面向大数据的移动个性化推荐模型,同时引入用户情境构建面向移动用户情境兴趣的协同过滤模型,并进一步结合社交网络方法、蚁群聚类方法、偏好预测方法,用以解决大数据环境下移动用户的情境推荐、信任推荐、多兴趣推荐以及服务质量偏好预测推荐等问题,从而更为规范、细致地挖掘移动用户的情境兴趣与信息资源内容,最终为移动用户提供信息粒度更为精细、情境更为关联的精准便捷式推荐服务,因此具有重要的理论意义与实际应用价值。
[来源:书号查询官网]
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