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大数据培训资讯:面向大数据的信息移动推荐服务的典型特征

信息移动推荐服务正成为大数据时代的重要研究课题,面向大数据的信息移动推荐服务模式是一种面向主动服务、提高信息利用率、解决“移动信息过剩”问题等的新模式和新技术手段

信息移动推荐服务正成为大数据时代的重要研究课题,面向大数据的信息移动推荐服务模式是一种面向主动服务、提高信息利用率、解决“移动信息过剩”问题等的新模式和新技术手段。专注大数据培训学习科多大数据带你详细分析一波面向大数据的信息移动推荐服务的典型特征。
面向大数据的信息移动推荐服务模型作为大数据知识服务体系的一个子集,除了拥有大数据知识服务的共性特征之外,在数字化、网络化、物联化、虚拟化、绿色化、智慧化及个性化(共性特征)的基础上,其更为突出的典型特征可以概括为:

1.面向移动情境感知的推荐。

用户行为模式和知识服务需求正随着智能手机、PDA、平板电脑等移动智能终端及移动信息环境的完善与普及发生着革命性的变革,为个性化推荐提供了丰富的情境信息。与传统的情境感知技术相比,面向大数据的移动情境感知更为强调RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等几个大数据主要来源的综合描述,而移动情境感知范围不仅包括大数据环境中的时间、地点、用户行为等基本信息,还包括各种类型的传感信息及物联信息等,通过综合分析移动情境感知的内涵、特征及运行机理,可以尽可能的还原大数据环境下用户行为模式和大数据网络环境的实时情境,借此分析、预测其知识服务需求,从而更好为信息移动推荐提供更全面、更可靠的情境模拟。
大数据培训资讯:面向大数据的信息移动推荐服务的典型特征

2.面向大数据移动用户的物理世界真实反应的推荐。

大数据环境下移动用户所拥有的一些自然属性与传统网络环境下的信息用户颇为不同:一是大数据移动环境下所有用户信息都是真实的(如移动用户都是采用实名制);二是大数据移动环境中的各种复杂结构化、半结构化和非结构化的大数据,直接反映的用户之间的移动社交网络关系,用户特征的共性关系、用户行为的相互关系、知识服务的因果关系等的整体特征隐藏在数据网络中;三是大数据移动环境中的用户的所有行为(如位置信息、行为信息、身份信息及行为过程等)都是用户在物理世界的社交活动中的真实反应。

3.面向大数据移动用户行为预测的推荐。

有研究表明,用户在移动网络中的行为会被许多微妙因素所影响,而通过用户在大数据移动环境中的行为轨迹及其在网络中社交关系的动态变化,可以对用户行为、用户情感、用户知识服务需求等进行分析、建模、预测。从而通过对用户在大数据移动环境的足迹、点击历史、浏览历史、信息反馈,直接真实的展示用户的性格、偏好、意愿等相关数据进行分析之后,帮助信息服务机构感知知识服务市场、感知用户需求和能力、感知未来发展形势等,以便信息服务机构对价值评估、服务能力和服务水平等做出更科学的决策,进而推荐更为合适的信息。
大数据培训资讯:面向大数据的信息移动推荐服务的典型特征

4.面向多维大数据交叉利用的推荐。

在大数据移动环境中,数据与数据之间的关系大体可分为三类:一是依赖关系,如用户的个人属性信息(如心情、位置、身份、电话、社交等数据)与用户个体之间,如果用户的个人属性信息与用户脱离,那么这些数据也就失去了真实意义;二是协作关系,如用户信息与交通信息(如航空数据、铁路数据、公路数据等)之间的关系,一旦用户准备出行,就必然会与交通信息之间产生交互,从而生成新的协作数据;三是交叉关系,如主要是针对社交网络(包括真实社交与虚拟社交),用户在大数据移动环境中,不可能只单独的使用某一种服务(如商业服务、信息服务等),他可能既上人人网、新浪微博与朋友们交流,上互联网看新闻,又在淘宝、京东、国美在线上购物,同时还与朋友们打电话、发短信,或者在网上搜索学术论文等等,而用户在这些过程中都会产生不同类型的数据,数据因为用户、用户行为或用户所处环境而产生交集,形成了多维数据交叉的复杂社交网络。

大数据培训资讯:面向大数据的信息移动推荐服务的典型特征

5.面向社会化关系迁移的推荐。

Sinha等曾于2001年提出,用户喜欢来自于周围朋友的推荐多过于信息推荐系统推荐的信息,而Salganik等也在2006年间接地验证了这一观点,他们认为在信息推荐体系中,通过对用户历史行为进行计算得出的信息服务需求不如社会影响力的重要性。而面向大数据的信息移动推荐服务体系则是两者的有效结合,其信息移动推荐的结果可能是来自于类似于口碑相传的社会影响力、或通过对用户在大数据移动环境中的历史行为轨迹的分析,得出的信息移动推荐结果。这一点在传统的信息推荐体系是难以做到的。

面向大数据的信息移动推荐服务体系将成为我国信息服务领域充分挖掘大数据资源、提升大数据知识服务核心竞争力的重要支撑手段,也是我国当前发展大数据知识服务领域需要探索的一个重要发展方向。目前这一课题还处于初级阶段,还需要大量的技术支持,你也想来推动它的发展的话,何不考虑加入科多大数据的大数据培训学习呢?
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