面向終端的APP個性化推薦系統(tǒng).pdf

1、隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，手持智能終端設備的快速普及，人們的日常生活和學習已經離不開手機應用程序，應用市場的應用數(shù)量呈現(xiàn)爆炸式增長。但是各種應用功能重疊，質量參差不齊，用戶需求各式各樣，使得用戶選擇應用變得越來越困難。本文設計并且實現(xiàn)了一個面向終端的APP個性化推薦系統(tǒng)，通過爬取應用市場的應用信息和用戶評論信息，獲取用戶的歷史行為記錄，來預測用戶的個人興趣，幫助用戶獲取自己感興趣的應用程序。
　　本文的貢獻有:
　　1)提出

2、了一種分布式爬蟲框架，通過控制瀏覽器模擬用戶操作的方法，解決了某些應用市場數(shù)據(jù)爬取困難的問題，并實現(xiàn)了基于爬取的APP信息的搜索功能;
　　2)設計并實現(xiàn)了一種可以定制個性化算法的個性化推薦系統(tǒng)框架，框架能夠管理用戶定制的個性化算法，并將算法應用到線上的個性化推薦服務;
　　3)本文基于我們設計的個性化推薦系統(tǒng)框架，實現(xiàn)了基于用戶的協(xié)同過濾算法，基于物品的協(xié)同過濾算法，和SlopeOne評分預測算法，并且將算法應用到通過爬蟲