【摘 要】
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随着信息化进程的加快和5G时代的到来,国内各大运营商都积极进行技术升级和产品创新.移动公司作为国内三大运营商之一,准确把握行业未来发展趋势,与娱乐、电商等领域的各大平台合作,为移动用户提供了丰富的业务产品.在业务产品由原来单一的语音、流量、短信等向多元化转变的过程中,粗放式营销的弊端日益显露,因此如何充分挖掘用户信息,实现用户的个性化推荐和精准营销成为移动公司关注的重点.当前,个性化推荐的研究成果
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随着信息化进程的加快和5G时代的到来,国内各大运营商都积极进行技术升级和产品创新.移动公司作为国内三大运营商之一,准确把握行业未来发展趋势,与娱乐、电商等领域的各大平台合作,为移动用户提供了丰富的业务产品.在业务产品由原来单一的语音、流量、短信等向多元化转变的过程中,粗放式营销的弊端日益显露,因此如何充分挖掘用户信息,实现用户的个性化推荐和精准营销成为移动公司关注的重点.当前,个性化推荐的研究成果已经应用于生活中的各个方面,但在移动通信领域的研究相对较少.本文对推荐系统中经典的矩阵分解推荐模型进行研究,旨在为移动用户的个性化推荐提供一种思路和方法.研究的主要内容和结论如下:第一,在传统矩阵分解推荐模型的基础上,本文考虑到基础属性和通信行为相似的移动用户产品订购行为也会趋同,提出一种融合用户基础属性和通信行为的矩阵分解推荐模型,并对比传统模型和改进后的模型在评分预测和Top-N推荐问题上的表现.结果发现,在评分预测问题上,本文提出的融合用户基础属性和通信行为的矩阵分解模型相较于传统模型有更好的表现.在Top-N推荐问题上,改进的矩阵分解模型在推荐精度上表现更好,但覆盖率略有下降,平均流行度略有提升.第二,在评分预测问题中,由于直接收集显式评分数据难度大且主观性较强,本文采用RFM模型构造用户-产品评分矩阵,并结合移动用户在产品订购过程中的特点,对RFM模型中部分指标的计算方法和含义进行调整,得到能够更加准确、客观地反映用户对产品兴趣偏好的评分矩阵,将该结果应用到评分预测问题中.第三,在Top-N推荐问题中,采用将用户未有过订购行为的热门产品优先纳入负样本的负采样方法,利用改进的矩阵分解模型计算用户兴趣度并生成Top-N推荐序列,为移动用户进行个性化推荐.
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