上下文感知的移动社交网络服务选择机制研究.pdf

在移动社交网络中，服务选择机制对于提供个性化、智能的应用服务至关重要。上下文感知的移动社交网络服务选择机制，旨在利用用户的实时环境信息（上下文）来优化服务推荐，提高用户体验。本文提出的机制融合了上下文相似度、信任网络和协作过滤算法，以创建一个三维的“用户-服务-上下文”协同过滤模型。 上下文感知是指系统能够理解并利用用户当前的状态或环境，如位置、时间、设备类型等，来定制相关服务。这种感知能力有助于提高服务推荐的针对性，因为它可以根据用户所处的具体情境提供最适宜的服务。 信任网络在服务选择中的作用是引入用户之间的信任关系。通过分析用户之间的交互历史和评价，可以评估一个服务提供者在特定社区中的可信度，从而在推荐时考虑信任因素，增加用户对推荐服务的接受度。 再者，协作过滤算法是一种常用的推荐系统技术，它基于用户的历史行为和偏好来预测他们可能感兴趣的新服务。在本文中，通过结合上下文信息，该算法能够更精确地预测用户在特定上下文下的服务需求，避免了单纯依赖历史行为可能导致的盲目性和随机性。 该服务选择机制的创新之处在于将这三个维度——用户、服务和上下文——整合在一起，构建了一个协同过滤模型。实验结果表明，相较于传统的协作过滤算法，该模型在准确率上有显著提升，降低了服务选择的平均绝对误差，进一步证实了其在移动社交网络服务选择上的优势。 此外，这项研究得到了多项基金和项目的支持，包括国家自然科学基金、高等学校博士学科点专项科研基金、北京市科技新星计划和新一代宽带无线移动通信网科技重大专项课题，这表明该研究具有较高的学术价值和实际应用潜力。 上下文感知的移动社交网络服务选择机制是当前移动互联网领域的一个重要研究方向，它涉及到用户行为分析、信任模型构建和推荐算法优化等多个方面，对于提升移动社交网络服务的智能化水平和用户体验具有重要意义。未来的研究可能会进一步探索如何结合更多维度的数据，如社会关系、情感分析等，以实现更加精准和个性化的服务推荐。