计算机科学与探索

作者：姜芸，何伟，崔立真，杨倩，刘磊

单位：1.山东大学 软件学院，济南 2501012.山东省软件工程重点实验室，济南 250101

关键词：移动情景,服务推荐,移动众包,轨迹预测,任务推荐

随着移动互联网的快速发展和智能终端设备的迅速普及，服务类型与服务内容的日新月异，为移动用户带来严重的移动信息过载问题，如何为用户提供更好的服务推荐是亟待解决的难题。提出了一个移动情景和用户轨迹感知的众包服务推荐策略，首先对历史日志中的位置坐标通过聚类算法聚合成区域，然后挖掘出用户在不同移动情景下的轨迹模式，进而提取出移动规则并判断每条规则所属的情景；在进行众包服务推荐时，通过实时感知到的位置轨迹和移动情景信息，预测用户即将到达的位置区域，从而将区域内的众包服务推送给该用户。提出的预测方法避免了额外增加用户执行任务的时间、行程、费用等成本，给用户推荐更适合的任务，提高用户服务满意度。

来源：2019年第9期

《计算机科学与探索》期刊编辑部

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