移动互联网信息推荐技术研究

本书以推荐系统理论为基础，以探究移动互联网环境下用户如何精确获取信息这一问题为出发点，研究面向用户个性化需求的移动互联网信息推荐技术，分别从移动用户需求获取、移动情境感知推荐、社会化推荐、群组推荐等方面对移动互联网信息推荐技术展开较为全面、深入的研究和探讨。 本书可供从事电子商务推荐系统研究、教学的相关人员，以及高等院校研究生、电子商务工作者使用，可帮助读者理解在移动互联网环境下的信息推荐方法和技术。

这是一本以推荐系统理论为基础，以探究移动互联网环境下用户如何精确获取信息这一问题为出发点，研究面向用户个性化需求的移动互联网信息推荐技术的专著。该书从移动用户需求获取、移动情境感知推荐、社会化推荐、群组推荐等方面对移动互联网信息推荐技术展开了全面、深入的研究和探讨。 首先，该书介绍了移动互联网的基本概念，包括移动互联网的定义及特点，以及移动互联网推荐技术。同时，还介绍了移动推荐系统的研究框架，以及移动推荐系统的应用。此外，该书还探讨了移动互联网信息推荐领域中的研究热点。 其次，该书对推荐系统理论进行了综述，包括基于内容的推荐方法、协同过滤推荐方法、情境感知推荐方法、社会化推荐方法、群组推荐方法、基于深度学习的推荐方法，以及大数据环境下的推荐方法。这些理论为后续的移动互联网信息推荐技术研究提供了理论基础。 再次，该书探讨了移动用户需求获取，包括移动用户需求特点、用户需求获取技术概述、关键技术、技术效用评价，以及有待进一步研究的问题。 此外，该书还研究了移动情境感知推荐，包括情境信息概述、情境信息的获取、表示方法与建模方法，以及情境感知推荐算法。同时，该书还介绍了两种典型的改进情境