项目名称: 面向隐私保护的移动商务推荐系统研究

项目编号: No.70971027

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2010

项目学科: 管理科学

项目作者: 刘洪伟

作者单位: 广东工业大学

项目金额: 27.3万元

中文摘要: 在移动商务个性化推荐系统中,移动用户信息及移动情境信息的特殊性虽然给用户建模提供有价值的隐性信息,从而提高用户建模与推荐算法的质量,却引发用户隐私信息的外泄问题,这对移动商务在用户信息收集与用户建模、推荐算法、推荐系统评价及其推荐系统应用等方面提出了新的问题与挑战。本项目研究内容:一是通过移动商务中各类情境感知信息、用户消费行为信息以及其他行为信息来构建基于隐性评分的用户模型;二是在分布式移动网络中实现基于安全多方协议的协同过滤算法来获取基于P2P结构的推荐算法,并达到保护用户隐私数据的目的,最后整合为分布式环境下移动商务个性化推荐系统架构。本项目为具有隐私保护的移动商务推荐系统的构建提供了理论基础,并为实际移动商务的应用提供一个具有可操作性的、优质高效的推荐系统架构。

中文关键词: 移动商务;推荐系统;隐私保护;用户建模;协同过滤算法

英文摘要:

英文关键词: Mobile commerce;Recommend system;Privacy protection;User modeling;Collaborative filtering

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推荐系统,是指根据用户的习惯、偏好或兴趣,从不断到来的大规模信息中识别满足用户兴趣的信息的过程。推荐推荐任务中的信息往往称为物品(Item)。根据具体应用背景的不同,这些物品可以是新闻、电影、音乐、广告、商品等各种对象。推荐系统利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议,帮助用户决定应该购买什么产品,模拟销售人员帮助客户完成购买过程。个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为,向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。随着电子商务规模的不断扩大,商品个数和种类快速增长,顾客需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品。这种浏览大量无关的信息和产品过程无疑会使淹没在信息过载问题中的消费者不断流失。为了解决这些问题,个性化推荐系统应运而生。个性化推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台,以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。

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