基于混合推薦的手機閱讀推薦系統(tǒng)的研究與實現(xiàn).pdf

1、伴隨著移動網絡時代的來臨，人們生活得到了極大的改善，逐漸從信息匱乏時代步入信息過載時代，互聯(lián)網主要接入方式也由傳統(tǒng)的電腦端逐漸轉移至手機端，使得人們可以隨時隨地的通過手機獲取信息。并且隨著人們生活節(jié)奏的加快，碎片化時間的增多，越來越多的人使用碎片化的時間來進行閱讀，但是面對海量的圖書，如何選取自己感興趣的圖書和如何使圖書被別人發(fā)現(xiàn)成為一個難題。個性化推薦系統(tǒng)的發(fā)展和廣泛應用，較好的解決了這個問題。
　　目前手機閱讀應用發(fā)展火爆，多

2、數應用都是傳統(tǒng)的榜單式或者分類式的結構，沒有包含推薦功能，有推薦功能的大多數也是基于關聯(lián)規(guī)則的推薦，本文在這種背景下，按照軟件工程的思想和方法，從手機用戶需求出發(fā)，設計實現(xiàn)了基于混合推薦的手機閱讀推薦系統(tǒng)。完成的主要工作如下：
　　①從系統(tǒng)開發(fā)的背景和意義出發(fā)，了解推薦系統(tǒng)發(fā)展和國內外現(xiàn)狀，指出現(xiàn)有的閱讀應用的不足之處。
　　②詳細分析了推薦系統(tǒng)的含義，并對目前發(fā)展成熟的基于協(xié)同過濾的推薦、基于內容的推薦、基于人口統(tǒng)計學的推

3、薦和混合推薦進行分析。
　?、墼谧屑氀芯苛藝鴥韧庖延械南嚓P應用的基礎上，以用戶的根本需求為背景，進行了系統(tǒng)功能需求分析，給出了相應的用例圖和用例描述，對手機閱讀推薦系統(tǒng)的架構和流程做了具體設計，并進一步給出了系統(tǒng)數據平臺的詳細設計方案。
　?、茉敿氃O計了推薦引擎的三大模塊內容，從挖掘用戶行為出發(fā)，獲取用戶興趣模型和隱式評分，將基于內容的推薦和基于Slope One算法推薦進行混合，并將得出結果進行過濾和排名，從而得出最終推薦