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基于通信數(shù)據(jù)的上下文移動用戶偏好動態(tài)獲取方法研究的開題報告一、研究背景和意義:近年來,移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)得到快速發(fā)展,移動設(shè)備普及率不斷提高,移動應(yīng)用的數(shù)量和復(fù)雜性也不斷增加,使得用戶可以在任何時候任何地點(diǎn)進(jìn)行手機(jī)上的各種應(yīng)用程序使用、社交網(wǎng)絡(luò)、移動游戲和其他的移動應(yīng)用等。因此,用戶數(shù)據(jù)也會持續(xù)增長,現(xiàn)代社會已經(jīng)成為一個大數(shù)據(jù)時代?;诖笠?guī)模的數(shù)據(jù),研究用戶的行為特征、偏好和需求,為用戶提供更好的服務(wù),已成為移動互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域最熱門和最關(guān)鍵的研究方向之一。在移動互聯(lián)網(wǎng)中,用于推薦和個性化服務(wù)的用戶偏好模型非常重要。傳統(tǒng)的偏好模型主要依賴于用戶的歷史行為,如瀏覽歷史、搜索關(guān)鍵字、購買記錄等。然而,這些歷史行為只能反映用戶的習(xí)慣,不能很好地反映用戶的當(dāng)前情況和實(shí)際需求?,F(xiàn)在,大量的移動應(yīng)用、社交網(wǎng)絡(luò)、位置數(shù)據(jù)以及其他類型的數(shù)據(jù)可以從智能設(shè)備上獲取,這些數(shù)據(jù)可以反映用戶的當(dāng)前的行為和需求。因此,如何從大量的新型移動數(shù)據(jù)中準(zhǔn)確地提取用戶偏好和興趣,是移動互聯(lián)網(wǎng)研究的重要問題。本文將研究一種基于通信數(shù)據(jù)的上下文移動用戶偏好動態(tài)獲取方法,通過該方法,可以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)和高效的用戶偏好提取,為移動應(yīng)用和個性化服務(wù)提供更好的用戶體驗(yàn)。二、研究目標(biāo):本文主要目標(biāo)是通過研究基于通信數(shù)據(jù)的上下文移動用戶偏好動態(tài)獲取方法,實(shí)現(xiàn)以下目標(biāo):(1)深入研究移動用戶偏好模型的構(gòu)建方法和影響因素;(2)研究不同類型數(shù)據(jù)下用戶偏好模型提取方法之間的異同點(diǎn)和影響因素;(3)設(shè)計和實(shí)現(xiàn)基于通信數(shù)據(jù)的用戶偏好提取算法,并驗(yàn)證其精確性和實(shí)用性;(4)在真實(shí)環(huán)境中測試驗(yàn)證該算法,在不同數(shù)據(jù)場景下評估其性能和可擴(kuò)展性。三、研究內(nèi)容:(1)移動用戶偏好模型構(gòu)建方法的研究本部分主要探討移動用戶偏好模型的影響因素,不同類型數(shù)據(jù)下用戶偏好模型提取方法之間的異同點(diǎn)。(2)基于通信數(shù)據(jù)的用戶偏好提取算法的設(shè)計和實(shí)現(xiàn)本部分主要研究如何利用通信數(shù)據(jù)中包含的上下文信息,動態(tài)提取出用戶的興趣和偏好,設(shè)計和實(shí)現(xiàn)提取算法。(3)算法測試和性能評估本部分主要在真實(shí)環(huán)境下測試和驗(yàn)證所設(shè)計的基于通信數(shù)據(jù)的用戶偏好提取算法,在不同數(shù)據(jù)場景下評估其性能和可擴(kuò)展性。四、研究方法:(1)文獻(xiàn)綜述和理論分析主要通過對移動用戶偏好建模、數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)等方面的文獻(xiàn)進(jìn)行綜述和理論分析,探討不同數(shù)據(jù)類型下的用戶偏好提取方法和算法的異同點(diǎn)。(2)數(shù)據(jù)分析和預(yù)處理收集移動用戶通信數(shù)據(jù),進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和預(yù)處理,篩選有價值的上下文特征信息,為后面算法設(shè)計提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。(3)算法設(shè)計和實(shí)現(xiàn)設(shè)計基于通信數(shù)據(jù)的用戶偏好提取算法,利用Python等編程語言實(shí)現(xiàn)算法代碼,驗(yàn)證算法的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。(4)算法測試和性能評估在不同數(shù)據(jù)場景下,利用實(shí)驗(yàn)室、手機(jī)APP和真實(shí)用戶等方法對提取算法進(jìn)行測試和性能評估,驗(yàn)證算法的性能、可擴(kuò)展性和有效性。五、預(yù)期成果:(1)移動用戶偏好模型建模和構(gòu)建方法的研究結(jié)果;(
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