内容简介
本书系统介绍了移动互联网环境下信息推荐技术的理论、方法与最新研究进展。全书共分八章，首先阐述了移动互联网信息推荐的基本概念、发展现状与面临的挑战，包括用户移动性、上下文感知、数据稀疏性及实时性等核心问题。随后，详细介绍了基于协同过滤、内容过滤、混合推荐等经典算法在移动场景下的改进与优化策略，重点探讨了如何利用用户位置、时间、社交关系等上下文信息提升推荐精度。
本书深入分析了移动推荐系统的关键技术模块，包括用户兴趣建模、实时推荐计算、隐私保护机制及冷启动解决方案。通过具体应用案例，展示了这些技术在移动新闻推送、位置服务（LBS）、移动电商、社交网络等领域的实际部署与效果评估。此外，还讨论了深度学习、强化学习等前沿技术在移动推荐中的应用趋势，以及跨设备、跨平台推荐的协同方法。
本书内容既有理论深度，又注重工程实践，适合计算机科学、信息管理、电子商务等相关专业的研究生及高年级本科生阅读，也可供从事推荐系统、数据挖掘和移动互联网应用开发的科研人员与工程师参考。
目录
内容简介
第1章 绪论
1.1 移动互联网的基本概念
1.2 移动推荐系统研究框架
1.3 移动推荐系统的应用
1.4 移动互联网信息推荐领域中的研究热点
参考文献
第2章 推荐系统理论综述
2.1 基于内容的推荐方法
2.2 协同过滤推荐方法
2.3 情境感知推荐方法
2.4 社会化推荐方法
2.5 群组推荐方法
2.6 基于深度学习的推荐方法
2.7 大数据环境下的推荐方法
参考文献
第3章 移动用户需求获取
3.1 移动用户需求特点
3.2 用户需求获取技术概述
3.3 移动用户需求获取关键技术
第1章 绪论
1.1 移动互联网的基本概念
1.2 移动推荐系统研究框架
1.3 移动推荐系统的应用
1.4 移动互联网信息推荐领域中的研究热点
参考文献
第2章 推荐系统理论综述
2.1 基于内容的推荐方法
2.2 协同过滤推荐方法
2.3 情境感知推荐方法
2.4 社会化推荐方法
2.5 群组推荐方法
2.6 基于深度学习的推荐方法
2.7 大数据环境下的推荐方法
参考文献
第3章 移动用户需求获取
3.1 移动用户需求特点
3.2 用户需求获取技术概述
3.3 移动用户需求获取关键技术
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