文档介绍：⋯⋯一赵娜谨以此论文献给我尊敬的导师和亲爱的家人
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盘垂雄煅刍丝堂墨亟墨刿移动终端个性化应用服务推送系统的研究与实现学位论文完成日期指导教师签字答辩委员会成员签字塑,§,
蜥哆学位论文作者签名:褪妇学位论文作者签名:钰钼签字日期:年隆叭独创声明学位论文版权使用授权书签字日期:D阹月“日塑避直墓熊盘塞壁型重型凶,奎拦丑窒年《日本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,,也不包含未获得或其他教育机构的学位或证书使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权学校可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。同时授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》,并通过网络向社会公众提供信息服务。C艿难宦畚脑诮饷芎笫视帽臼谌ㄊ签字日期:导师签字
移动终端个性化应用服务推送系统的研究与实现摘要随着以智能手机为代表的移动终端的普及率快速上升,以及移动互联网和移动通信技术的飞速发展,移动应用市场最近几年出现了爆炸性增长。面对大量的移动应用程序,用户往往需要花费大量的时间来选择自己喜欢的应用。为解决这个问题,移动个性化应用推送服务应运而生。,帮助移动终端用户高效的找到自己感兴趣的应用。,促进增值业务的发展,为运营商带来更大的收益。本文主要研究内容如下:首先,介绍了个性化推荐系统的概念、组成以及相关的理论知识。对传统的个性化推荐系统中常用的推荐技术进行了深入研究,详细分析了不同推荐技术的优缺点。其次,着重分析了目前较为流行的协同过滤推荐算法。对算法的基本思想、算法的分类、算法中存在的问题都进行了详细的分析。再次,提出了一种改进的加权推荐算法。算法是年提出的一种简单、高效的基于项目的协同过滤算法,但是该算法仍然存在冷启动问题。对于新用户问题,改进的算法通过用户的个人信息来计算用户的相似度,按照相似度的大小产生用户的“最近邻居”,根据“最近邻居”用户的评分产生推荐:对于新项目问题,改进的算法通过项目自身的属性,计算项目之间的相似度,根据相似度预测评分,从而产生推荐。。该系统分为服务器端和客户端两部分。服务器端又分为个性化应用推荐模块和系统管理模块。个性化应用推荐模块通过运行改进的加权推荐算法向用户产生推荐:系统管理模块则实现了应用管理和数据统计等功能。而客户端作为与用户交互的接口,主要负责应用的显示:,它用来收集用户对应用的使用情况信息,作为服务器向用户推送应用豹数据源。个性化应用推送协同过滤关键词:移动终端算法
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