基于互信息特征的移动云计算联盟推荐算法研究

摘要

在移动云计算和大数据迅猛发展的环境下，原有的移动云计算联盟资源共享的方式逐渐不能满足当前移动云计算联盟对资源共享的高效率和高满意度需求，而推荐系统和推荐算法为移动云计算联盟资源共享提供了一条全新的途径，因此移动云计算联盟推荐算法应运而生。移动云计算联盟推荐算法个性化、准确度高的特征，为移动云计算联盟资源共享高效率进行奠定了基础。然而，由于移动云计算联盟资源相比于商品，具有结构复杂、高维特征、评分数据难以获取的特点，使传统的推荐算法应用于移动云计算联盟存在准确度低的问题。因此，以主动推荐为视角，通过对于移动云计算联盟行为数据进行研究，提取移动云计算联盟成员特征偏好进行推荐，这对提高移动云计算联盟资源共享的效率和满意度，具有十分重要的理论和现实意义。
　　本文在对移动云计算联盟资源调度、协同过滤推荐算法、互信息特征的相关理论与方法进行分析的基础上，界定了移动云计算联盟的概念及其构成、建立移动云计算联盟推荐过程，构建了基于互信息特征的移动云计算联盟推荐算法。
　　从移动云计算联盟行为数据的分类和预处理出发，分析了虚假联盟行为数据对于移动云计算联盟推荐算法的危害，建立了移动云计算联盟行为数据的特征体系，构建了基于互信息特征的移动云计算联盟行为数据托攻击检测算法，对联盟的行为数据进行预处理，剔除了虚假数据对于推荐算法的影响。
　　从移动云计算联盟成员的特征偏好出发，分析了移动云计算联盟成员互信息特征，利用互信息特征加权改进了移动云计算联盟成员相似度的计算方法，构建了基于互信息特征的移动云计算联盟协同过滤推荐算法，向移动云计算联盟成员进行推荐。
　　本文对移动云计算联盟推荐算法的研究，旨在使移动云计算联盟能够主动向移动云计算联盟成员依据其特征偏好进行推荐，对促进移动云计算联盟资源共享具有极为重要的理论和现实意义。

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第1章 绪论

1.1研究背景及意义

1.2国内外研究现状

1.3主要研究内容和方法

第2章 移动云计算联盟推荐过程及算法体系

2.1移动云计算联盟的内涵

2.2移动云计算联盟的构成

2.3移动云计算联盟推荐过程分析

2.4移动云计算联盟推荐算法框架

2.5本章小结

第3章 移动云计算联盟行为数据互信息预处理算法

3.1移动云计算联盟行为数据选择

3.2移动云计算联盟行为数据托攻击

3.3移动云计算联盟互信息检测算法

3.4本章小结

第4章 基于互信息特征的移动云计算联盟协同过滤算法

4.1移动云计算联盟互信息协同过滤推荐算法基本思想

4.2移动云计算联盟互信息特征

4.3移动云计算联盟互信息特征加权

4.4移动云计算联盟互信息协同过滤推荐

4.5本章小结

第5章 实证研究

5.1阿里移动云计算联盟概况

5.2阿里移动云计算联盟行为数据预处理

5.3阿里移动云计算联盟协同过滤推荐

5.4本章小结

结论

参考文献

攻读学位期间发表的学术论文

致谢