基于蚁群算法的移动商务个性化推荐体系研究

《基于蚁群算法的移动商务个性化推荐体系研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、单位代码：10293密级：硕士学位论文论文题目：基于蚁群算法的移动商务个性化推荐体系研究学号Y011092133姓名周玉妮指导教师郑会颂教授学科专业管理科学与工程研究方向信息系统与网络的管理论文提交日期二○一二年二月南京邮电大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了论文特别加以标注和致谢的地方外，论文中部包含其他人发表或撰写过得研究成果，也不包含为获得邮电大学或其他教育机构的学位或证书而使用过得材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献已在论文中作了明确的说明

2、并表示了谢意。本人学位论文及涉及相关资料若有不实，愿意承担一切相关的法律责任。研究生签名：___________日期：____________南京邮电大学学位论文使用授权声明本人授权南京邮电大学可以保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子文档；允许论文被查阅和借阅；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、汇编本学位论文。本文电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。论文的公布（包括刊登）授权南京邮电大学研究生院（筹）办理。涉密学位论文在解密后适用本授权书。研究生签名：____

3、________导师签名：____________日期：_____________南京邮电大学硕士学位论文摘要学科、专业：管理学、管理科学与工程研究方向：信息系统与网络的管理作者：周玉妮指导教师：郑会颂题目：基于蚁群算法的移动商务个性化推荐体系研究英文题目：AStudyofM-commercePersonalizedRecommendationSystembasedontheAntColonyAlgorithm主题词：移动商务；营销手段；协同过滤算法；蚁群算法；浏览路径选择Keywords:MobileCommerce;Market

4、ingTool;CollaborativeFilteringAlgorithm;AntColonyAlgorithm;ChoicesofBrowsingPath南京邮电大学硕士研究生学位论文摘要摘要移动商务环境下的个性化推荐体系构建是当前发展移动商务的重要课题。本文针对移动商务与桌面电子商务的不同特点以及传统的个性化推荐算法特别是协同过滤推荐算法存在的问题，采用模拟进化方法——蚁群算法，提出一种基于浏览路径的蚁群推荐算法，构建了符合移动商务特殊要求的个性化推荐体系，为移动商务的个性化营销提出一种新的思路。其基本思想是，用蚂蚁觅食路径

5、模拟用户寻找目标商品的路径，把目标商品之间的差异性作为期望启发因子，将用户的历史评分与实时评分的综合作为信息素，用户之间通过信息素进行协作，并引入用户实时偏好评分，同时综合了传统的协同过滤算法，以此来计算用户下一步可能会浏览的项目，并将此作为个性化的推荐输出。移动商务的飞速发展，使得信息资源爆炸性增长，用户有了更多的选择，对于信息获取的及时性和准确性要求更高。这些现象导致了移动商务对于其个性化推荐系统将有更多的要求。目前，推荐系统所采取的算法有很多，其中协同过滤算法使用的最为广泛，但是仍然存在一些问题，如用户的相似度不精确等，此类问

6、题在移动商务中将会有更大的负面影响。将蚁群算法用于移动商务个性化推荐系统中，能够很好的在海量信息中剔除冗余信息，从而大大提高信息获取的速度和有效性，因此，蚁群优化为网络中信息资源的获取提供了一个好的解决思路。本文通过仿真实验对算法的性能进行了分析，验证其合理性和有效性，可以有效解决移动商务推荐系统的冷启动问题，并且可以在用户评分极端稀疏情况下提高推荐质量，从而提高推荐算法的性能。关键词：移动商务；营销手段；协同过滤算法；蚁群算法；浏览路径选择I南京邮电大学硕士研究生学位论文AbstractAbstractNowadays,build

7、ingM-commercepersonalizedrecommendationsystemisaveryimportanttopicinthedevelopmentofmobileecommerce.Basedonthedifferencesbetweenmobilecommerceanddesktope-commerce,andtheproblemsoftraditionalpersonalizedrecommendationalgorithm,especiallyCollaborativeFilteringtechnology,

8、anAntCollaborativeFiltering(ACF)isproposedinthispaper,thestudyappliesonesimulatedevolutionaryalgorithmcalledAntColony