[00120166]基于大数据的软件精准推荐下载服务平台V1.0

1、课题来源与背景： 随着高速发展的信息技术,不断扩张的数据库容量,互联网作为信息传播和再生的平台,“信息泛滥”、“数据爆炸”等现象不绝于耳,海量的数据信息使得人们难以做出快速的抉择,大数据的使用一方面帮助用户发现对自己有价值的软件,另一方面帮助软件呈现在感兴趣的用户面前。从而实现软件用户和软件厂家的双赢。 2、技术原理及性能指标本成果 （1）基于流行度的推荐：根据PV、UV、日均PV或收藏数、分享率等数据来按某种热度排序来推荐给用户。 （2）基于人口统计学的推荐:根据系统用户的基本信息发现用户的相关程度,然后将相似用户喜爱的软件推荐给当前用户。 （3）基于内容的推荐算法（content basedI：CB）: 根据用户过去喜欢的软件,为用户推荐和他过去喜欢软件相似的软件。 （4）基于协同过滤的推荐算法（collaborative filtering：CF）：当用户A需要个性化推荐时,可以找到和他兴趣相似的用户样本B,然后把B喜欢的且A没有使用过的软件推荐给A。 （5）基于物品的协同过滤（Item-Based CF）：使用所有用户对软件的偏好,发现软件与软件之间的相似度,然后根据用户的历史偏好信息,将类似的软件推荐给用户。 （6）混合推荐机制：根据业务实际选择不同推荐策略的组合。 3、技术的创造性与先进性本成果 用大数据的数据分析结果可以更加精准的了解到目标用户的需求,进而根据目标用户的需求来制定相应的创新方案,大数据软件精准推荐,使用了多种混合推荐机制,实现了用户一次搜索多次下载的功能,给软件厂家带来用户的同时也为用户节省了大量的时间,提高了软件推荐下载行业的价值。 4、技术的成熟程度,适用范围和安全性 本技术已经成熟并应用于生产之中,适合在全网范围使用。 5、应用情况及存在的问题 本技术已经应用在百助核心产品智能推荐云下载器上,暂无问题。 6、历年获奖情况 暂无