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基于情景化偏好的移动社交网络信息服务自适应建模研究 　　〔摘 要〕构建了移动社交网络基于情景化用户偏好的自适应适配信息服务系统模型，提出了移动社交网络的自适应服务发现方案。解决移动社交网络信息服务的发现与推送的延迟问题，实现高效的移动社交网络信息服务推送，对移动社交网络信息服务资源、知识资源进行科学管理。　　〔关键词〕自适应建模；移动社交网络；情景化偏好　　DOI：/　　〔中图分类号〕 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1008--0070-04　　〔Abstract〕This article constructed a self-adaptive information service system model based on contextualized user preference under the environment of mobile social network，proposed a self-adaptive service discovery program in a mobile social done in this study was to solve the delay problem of mobile social network information service discovery and recommendation ，realize efficient information recommendation based on mobile social network，all of which could help manage information service resource and knowledge resource of mobile social networks in a scientific way.　　〔Key words〕self-adaption Model；mobile social networks；contextualized preference　　1 研究背景　　随着无线3G的普及、4G无线技术的涌现、的推进，移动网、因特网、视频网的多网融合将成为趋势。移动社交网络是移动互联网的重要应用，用户能够在基于公共移动点对点网络的环境中将移动设备作为上下文提供工具，为移动社交网络参与者提供各种上下文和信息服务。微信、人人网、新浪微博等厂商将社交网络的竞争重心转移到移动互联网领域，推动了微博、论坛、移动IM、技术交流、电子商务应用等移动服务的发展[1]。　　移动社交网络平台拥有信息供需各方的互动数据，这对降低信息用户集群各方的信息不对称、提高信息获取效率有关键性的作用，同时也为各种基于大数据平台的信息服务模式创新提供了巨大的社会价值[2]。这些信息服务模式创新的源泉依赖于如何从海量的异构多源数据中发掘出对信息集群各方有用的、传统信息服务无法提供的内容，以及理解和管理整个多元信息市场的演化[3]。国内社交网络信息推送服务商分发了海量服务消息，存在着大量的行为数据，基于大数据的用户行为分析是大势所趋。服务商需要提供大数据分析能力，为用户推送有效服务和信息，完善这个还未成熟的信息服务市场。　　和传统的已经成熟的有线互联网环境不同，基于移动终端设备的信息推送服务的实时性受到移动无线网络的性能制约。当移动互联网环境中存在大量的服务提供者时，可能会导致信息服务发现和推送的高延迟。在不能对移动通讯设施提出过高要求的前提下，保证信息服务推送的延迟程度不超过用户的容忍限度，需要在信息服务推送系统本身的软件架构方面进行改进。　　为了提高移动社交网络的信息服务效率和质量，需要提炼移动社交网络环境中典型的信息用户行为模式，分析用户行为的一致性和连贯性并建立移动信息用户的情景化偏好与行为框架。研究情景化用户个性化定制和行为决策，建立移动信息服务自适应框架模型，解决移动信息服务发现延迟问题，实现高效的移动社交网络信息服务推送，对移动社交网络信息服务资源、知识资源进行科学管理。　　分析用户需求的变化和信息服务发展演变的机理，研究用户偏好和情景化的内涵，设计建立具有可操作性的移动社交网络信息服务技术框架，解决移动信息服务的发现与推送的延迟问题，对于移动社交网络开展高效信息服务具有重要的实践指导作用。通过移动社交网络的大数据分析，提出一种能够通过科学、有效、智能化的预测识别方法，建立自适应适配的移动社交网络信息服务系统，以便向用户提供高效的信息推送服务。这些是目前国内外研究没有触及到的，也是本文研究的立足点。　　2 研究现状　　移动社交网络涉及海量用户，实现多用户的自适应实时调度是非常重要的。Raychoudhury V等[4]提出了社区活动的自主调度系统Mo