變革中的大數(shù)據(jù)知識服務(wù)：面向大數(shù)據(jù)的信息移動推薦服務(wù)新模式＊

張興旺 李晨暉 麥范金

（1.桂林理工大學 廣西桂林 541004）

（2.廣西礦冶與環(huán)境科學實驗中心 廣西桂林 541004）

目前，大數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到所有行業(yè)和領(lǐng)域。自2008年以來，麥肯錫、IDC、Gartner 等戰(zhàn)略咨詢公司，《The New York Times》、《The Wall Street Journal》、《Forbes》等商業(yè)報刊，《Nature》、《Science》等科研雜志，《軟件學報》、《中國計算機學會通訊》、《計算機學報》等國內(nèi)學術(shù)期刊，都安排了大量版面對大數(shù)據(jù)進行介紹。大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)理論、學術(shù)環(huán)境和應(yīng)用研究的火熱給信息移動推薦領(lǐng)域的研究帶來的新的思路、原則和方法，進一步將我們帶入到了大數(shù)據(jù)信息化時代，從而會產(chǎn)生兩個突出矛盾，一是可獲取的信息量的爆炸性增長與用戶選擇信息能力的局限性之間的矛盾，二是同時共現(xiàn)的信息量的極度豐富和用戶感興趣信息局限性之間的矛盾。這兩個矛盾的核心科學問題，就是如何從大數(shù)據(jù)中挖掘出用戶感興趣的信息，并按照用戶所喜歡的方式推薦給相應(yīng)用戶。基于此思想發(fā)展起來的信息移動推薦是融合當前各種先進技術(shù)的信息服務(wù)新模式，利用移動網(wǎng)絡(luò)環(huán)境（移動互聯(lián)網(wǎng)、無線傳感網(wǎng)等）在信息推薦方面的優(yōu)勢并克服其帶來的不利條件。孟祥武［2］、劉建國、許海玲、王立才等已對移動推薦系統(tǒng)、個性化推薦系統(tǒng)、互聯(lián)網(wǎng)推薦系統(tǒng)、上下文感知推薦系統(tǒng)的概念及研究進展做出了充分論述，指出信息移動推薦服務(wù)正成為大數(shù)據(jù)時代的重要研究課題，面向大數(shù)據(jù)的信息移動推薦服務(wù)模式是一種面向主動服務(wù)、 提高信息利用率、解決“移動信息過?！眴栴}等的新模式和和新技術(shù)手段。

1 面向大數(shù)據(jù)的信息移動推薦服務(wù)的典型特征

面向大數(shù)據(jù)的信息移動推薦服務(wù)模型作為大數(shù)據(jù)知識服務(wù)體系的一個子集，除了擁有大數(shù)據(jù)知識服務(wù)的共性特征之外，在數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、物聯(lián)化、虛擬化、綠色化、智慧化及個性化（共性特征）的基礎(chǔ)上，其更為突出的典型特征可以概括為：

（1）面向移動情境感知的推薦。用戶行為模式和知識服務(wù)需求正隨著智能手機、PDA、平板電腦等移動智能終端及移動信息環(huán)境的完善與普及發(fā)生著革命性的變革，為個性化推薦提供了豐富的情境信息。與傳統(tǒng)的情境感知技術(shù)相比，面向大數(shù)據(jù)的移動情境感知更為強調(diào)RFID射頻數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)交互數(shù)據(jù)及移動互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等幾個大數(shù)據(jù)主要來源的綜合描述，而移動情境感知范圍不僅包括大數(shù)據(jù)環(huán)境中的時間、地點、用戶行為等基本信息，還包括各種類型的傳感信息及物聯(lián)信息等，通過綜合分析移動情境感知的內(nèi)涵、特征及運行機理，可以盡可能的還原大數(shù)據(jù)環(huán)境下用戶行為模式和大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的實時情境，借此分析、預測其知識服務(wù)需求，從而更好為信息移動推薦提供更全面、更可靠的情境模擬。

（2）面向大數(shù)據(jù)移動用戶的物理世界真實反應(yīng)的推薦。大數(shù)據(jù)環(huán)境下移動用戶所擁有的一些自然屬性與傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的信息用戶頗為不同： 一是大數(shù)據(jù)移動環(huán)境下所有用戶信息都是真實的 （如移動用戶都是采用實名制）；二是大數(shù)據(jù)移動環(huán)境中的各種復雜結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的大數(shù)據(jù)，直接反映的用戶之間的移動社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，用戶特征的共性關(guān)系、用戶行為的相互關(guān)系、 知識服務(wù)的因果關(guān)系等的整體特征隱藏在數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)中；三是大數(shù)據(jù)移動環(huán)境中的用戶的所有行為（如位置信息、行為信息、身份信息及行為過程等）都是用戶在物理世界的社交活動中的真實反應(yīng)。

（3）面向大數(shù)據(jù)移動用戶行為預測的推薦。有研究表明，用戶在移動網(wǎng)絡(luò)中的行為會被許多微妙因素所影響，而通過用戶在大數(shù)據(jù)移動環(huán)境中的行為軌跡及其在網(wǎng)絡(luò)中社交關(guān)系的動態(tài)變化，可以對用戶行為、用戶情感、用戶知識服務(wù)需求等進行分析、建模、預測。從而通過對用戶在大數(shù)據(jù)移動環(huán)境的足跡、點擊歷史、瀏覽歷史、信息反饋，直接真實的展示用戶的性格、偏好、意愿等相關(guān)數(shù)據(jù)進行分析之后，幫助信息服務(wù)機構(gòu)感知知識服務(wù)市場、感知用戶需求和能力、感知未來發(fā)展形勢等，以便信息服務(wù)機構(gòu)對價值評估、 服務(wù)能力和服務(wù)水平等做出更科學的決策，進而推薦更為合適的信息。

（4）面向多維大數(shù)據(jù)交叉利用的推薦。在大數(shù)據(jù)移動環(huán)境中，數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間的關(guān)系大體可分為三類：一是依賴關(guān)系，如用戶的個人屬性信息（如心情、位置、身份、電話、社交等數(shù)據(jù)）與用戶個體之間，如果用戶的個人屬性信息與用戶脫離，那么這些數(shù)據(jù)也就失去了真實意義；二是協(xié)作關(guān)系，如用戶信息與交通信息（如航空數(shù)據(jù)、鐵路數(shù)據(jù)、公路數(shù)據(jù)等）之間的關(guān)系，一旦用戶準備出行，就必然會與交通信息之間產(chǎn)生交互，從而生成新的協(xié)作數(shù)據(jù)；三是交叉關(guān)系，如主要是針對社交網(wǎng)絡(luò)（包括真實社交與虛擬社交），用戶在大數(shù)據(jù)移動環(huán)境中，不可能只單獨的使用某一種服務(wù)（如商業(yè)服務(wù)、信息服務(wù)等），他可能既上人人網(wǎng)、新浪微博與朋友們交流，上互聯(lián)網(wǎng)看新聞，又在淘寶、京東、國美在線上購物，同時還與朋友們打電話、發(fā)短信，或者在網(wǎng)上搜索學術(shù)論文等等，而用戶在這些過程中都會產(chǎn)生不同類型的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)因為用戶、用戶行為或用戶所處環(huán)境而產(chǎn)生交集，形成了多維數(shù)據(jù)交叉的復雜社交網(wǎng)絡(luò)。

（5）面向社會化關(guān)系遷移的推薦。Sinha 等曾于2001年提出，用戶喜歡來自于周圍朋友的推薦多過于信息推薦系統(tǒng)推薦的信息，而Salganik 等也在2006 年間接地驗證了這一觀點，他們認為在信息推薦體系中，通過對用戶歷史行為進行計算得出的信息服務(wù)需求不如社會影響力的重要性。而面向大數(shù)據(jù)的信息移動推薦服務(wù)體系則是兩者的有效結(jié)合，其信息移動推薦的結(jié)果可能是來自于類似于口碑相傳的社會影響力、 或通過對用戶在大數(shù)據(jù)移動環(huán)境中的歷史行為軌跡的分析，得出的信息移動推薦結(jié)果。這一點在傳統(tǒng)的信息推薦體系是難以做到的。

3 面向大數(shù)據(jù)的信息移動推薦服務(wù)平臺體系架構(gòu)

3.1 信息移動推薦服務(wù)模型

本文給出了一個面向多用戶、 基于主動服務(wù)、 能商業(yè)、半商業(yè)或非商業(yè)運行的，面向大數(shù)據(jù)的信息移動推薦服務(wù)模型（見圖1）。與傳統(tǒng)的基于Web 的信息推薦服務(wù)相比，面向大數(shù)據(jù)的信息移動推薦服務(wù)模型具有多個技術(shù)特征：①信息移動感知、獲取、傳輸、存儲、分析及決策的實時連續(xù)性；②數(shù)據(jù)的真實性、時空性、不同類型數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)性；③信息移動推薦服務(wù)的即時性、即地性。

面向大數(shù)據(jù)的信息移動推薦模型在整個服務(wù)平臺體系架構(gòu)中顯得頗為重要，它主要用以解決以下三個關(guān)鍵問題：

（1）信息移動推薦多維交互數(shù)據(jù)的感知、獲取、傳輸、存儲、分析及預測等服務(wù)的語義獲取。通過大數(shù)據(jù)環(huán)境中部署的大規(guī)模、多類型、智慧型的傳感網(wǎng)絡(luò)實時感知物理世界中用戶、信息、及其關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的原始活動、半活動及非活動數(shù)據(jù)，提取信息移動推薦服務(wù)過程中，多維交互數(shù)據(jù)的感知、獲取、傳輸、存儲、分析及預測等服務(wù)模型，建立相關(guān)的語義表示和關(guān)聯(lián)模型，生成具有時空特征的抽象用戶群體信息移動推薦一體化網(wǎng)絡(luò)。

圖1 面向大數(shù)據(jù)的信息移動推薦服務(wù)模型

（2）信息移動推薦多維交互數(shù)據(jù)的感知、獲取、傳輸、存儲、分析及預測等服務(wù)模式發(fā)現(xiàn)、模型構(gòu)建及部署。通過信息移動推薦多維交互數(shù)據(jù)的時空特征，對用戶、信息、及其關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的原始活動、半活動及非活動數(shù)據(jù)進行深度挖掘、分析，發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的交互規(guī)律、模式及時空特性、時空規(guī)律，從而有效構(gòu)建科學、合理地信息移動推薦服務(wù)模型，并進行針對性部署。

（3）信息移動推薦多維交互數(shù)據(jù)的感知、獲取、傳輸、存儲、分析及預測等服務(wù)在特定移動情境下的演化。在滿足用戶信息移動推薦的抽象模型和用戶服務(wù)需求的基本假設(shè)等前提下，動態(tài)演繹信息移動推薦多維交互數(shù)據(jù)的螺旋式進化過程，旨在感知、獲取、傳輸、存儲、分析及預測大數(shù)據(jù)環(huán)境中的用戶、信息、及其關(guān)系網(wǎng)絡(luò)在特定移動情境下的演化趨勢，使信息移動推薦主體、客體及主客體間多維交互網(wǎng)絡(luò)能夠以預期模式進行應(yīng)用及推廣。

3.2 面向大數(shù)據(jù)的信息移動推薦服務(wù)平臺體系架構(gòu)

面向大數(shù)據(jù)的信息移動推薦服務(wù)平臺為層次化體系架構(gòu)（見圖2），包括大數(shù)據(jù)資源層、中間件層、移動推薦核心服務(wù)層、推薦可視化交互層和移動推薦應(yīng)用層。面向大數(shù)據(jù)的信息移動推薦服務(wù)平臺則由中間件層、 移動推薦核心服務(wù)層和推薦可視化交互層組成。其中：

（1）大數(shù)據(jù)資源層涵蓋了數(shù)據(jù)資源（結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化及半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等）、管理資源、移動推薦服務(wù)設(shè)計資源、仿真資源、集成資源、試驗資源、計算資源、存儲資源、網(wǎng)絡(luò)資源及其他服務(wù)資源等，主要提供的是大數(shù)據(jù)知識服務(wù)全生命周期管理過程中所涉及到的各種類型的大數(shù)據(jù)，在經(jīng)過處理后，成為面向大數(shù)據(jù)的信息移動推薦服務(wù)資源。

（2）中間件層支持面向各類大數(shù)據(jù)的信息移動推薦服務(wù)資源的虛擬化、服務(wù)化、協(xié)作化等，從而對信息移動推薦多維交互大數(shù)據(jù)的感知、獲取、傳輸、存儲、分析及預測等服務(wù)過程提供有效支持。

（3）移動推薦核心服務(wù)層基于中間件層所提供的接口，提供信息移動推薦服務(wù)體系最為重要的各種類型的大數(shù)據(jù)知識服務(wù)功能，包括移動推薦服務(wù)部署、注冊、搜索、匹配、組合、優(yōu)化、調(diào)度、運行、服務(wù)過程的負載均衡機制、容錯處理、監(jiān)控、評估、交易及協(xié)作等。

（4）推薦可視化交互層為信息移動推薦服務(wù)使用者、運營者、開發(fā)者、及提供者等提供一種支持異構(gòu)協(xié)同大數(shù)據(jù)來源的高效能、可視化支撐門戶平臺，以支持這三類用戶的協(xié)同交互及使用。通過（移動或非移動）Web 可視化入口，均可為用戶提供一系列信息移動推薦服務(wù)資源和能力。

圖2 面向大數(shù)據(jù)的信息移動推薦服務(wù)平臺體系架構(gòu)圖

（5）移動推薦應(yīng)用層提供支持單主體完成單領(lǐng)域信息移動推薦、多主體協(xié)同完成單領(lǐng)域信息移動推薦、單主體完成跨領(lǐng)域信息移動推薦、 多主體協(xié)同完成跨領(lǐng)域信息移動推薦、 多主體協(xié)同完成跨領(lǐng)域跨終端信息移動推薦等五種服務(wù)模式。參與交互的移動推薦應(yīng)用層除了支持傳統(tǒng)的移動終端、PC 終端、專業(yè)終端及門戶等之外，物聯(lián)感知終端、 生物體驗終端及其他隱形終端也是未來大數(shù)據(jù)處理需求的新興技術(shù)體系。

4 面向大數(shù)據(jù)的信息移動推薦服務(wù)的關(guān)鍵技術(shù)

面向大數(shù)據(jù)的信息移動推薦服務(wù)模型所涉及的關(guān)鍵技術(shù)大致可以分為：

（1）模式、體系架構(gòu)、各類標準及規(guī)范。主要是從系統(tǒng)開發(fā)的角度出發(fā)，研究面向大數(shù)據(jù)的信息移動推薦系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、內(nèi)涵、運行機理、組織、運行及服務(wù)模式等方面的技術(shù)，同時研究支持實施面向大數(shù)據(jù)的信息移動推薦服務(wù)的相關(guān)標準和規(guī)范。包括：①支持多主體的、跨領(lǐng)域的、面向大數(shù)據(jù)的信息移動推薦體系結(jié)構(gòu)； ②大數(shù)據(jù)環(huán)境下信息移動推薦服務(wù)的交易、協(xié)作、監(jiān)測、評估、互操作模式； ③面向大數(shù)據(jù)的信息移動推薦服務(wù)的相關(guān)標準、規(guī)范、協(xié)議、方法等，如大數(shù)據(jù)采集、分類、組織、分析、處理規(guī)范、移動推薦核心服務(wù)層交互及互操作接口標準規(guī)范、感知與接入規(guī)范、描述規(guī)范、信息移動推薦服務(wù)許可、授權(quán)標準規(guī)范及計費標準等； ④面向大數(shù)據(jù)的信息移動推薦服務(wù)組合建模、 描述、 一致性檢查及可執(zhí)行模式轉(zhuǎn)化等； ⑤面向大數(shù)據(jù)的信息移動推薦服務(wù)全生命周期管理模式。

（2）大數(shù)據(jù)互感、多源信息主動感知、增值及虛擬接入技術(shù)。大數(shù)據(jù)互感、多源信息主動感知等是實現(xiàn)面向大數(shù)據(jù)的信息移動推薦服務(wù)執(zhí)行過程實時、 離線信息主動推薦的前提和基礎(chǔ)，其目標是針對信息移動推薦過程涉及到的多源信息的采集，在移動推薦過程中引入多傳感技術(shù)，為實現(xiàn)不同信息移動推薦服務(wù)資源、能力的多源信息的智能互感提供技術(shù)支持，從而實現(xiàn)RFID 射頻數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)交互數(shù)據(jù)、移動互聯(lián)數(shù)據(jù)等主要大數(shù)據(jù)來源的數(shù)據(jù)信息的動態(tài)有效獲取、分析與預處理。包括：①大數(shù)據(jù)動態(tài)獲取、組織、分析、預處理、處理等技術(shù)；②面向大數(shù)據(jù)的信息移動推薦服務(wù)資源、 能力的虛擬化接入技術(shù)； ③面向大數(shù)據(jù)的信息移動推薦服務(wù)過程中的多源信息的主動感知與增值技術(shù)，其中主動感知技術(shù)主要包括多層次服務(wù)事件數(shù)據(jù)模型與描述、 服務(wù)過程主動感知模式、 建模過程、 多源移動推薦信息增值技術(shù)等部分，而多源實時、離線信息的增值主要基于規(guī)則庫、組合運算、數(shù)據(jù)挖掘等方法實現(xiàn)，且面向多主體、跨領(lǐng)域的用戶，提供基于實時、離線信息處理后的增值推薦信息；④支持參與面向大數(shù)據(jù)的信息移動推薦服務(wù)的底層移動、非移動終端物理設(shè)備虛擬化接入、軟硬件互接入技術(shù)等；⑤信息移動服務(wù)定義封裝、發(fā)布、虛擬化技術(shù)及相關(guān)根據(jù)研發(fā)等技術(shù)； ⑥信息移動推薦服務(wù)請求接入和訪問服務(wù)平臺技術(shù)等。

（3）移動用戶特征提取、相關(guān)信息檢索及推薦信息排序技術(shù)。移動用戶特征提取、相關(guān)信息檢索及推薦信息排序技術(shù)是面向大數(shù)據(jù)的信息移動推薦服務(wù)模型的三個核心模塊。移動用戶特征提取模塊通過獲取移動用戶的歷史行為以及其他相關(guān)信息（年齡、性別、興趣愛好、瀏覽過的信息、其他行為等）生成用戶特征，以便推薦符合該用戶興趣的信息； 相關(guān)信息檢索模塊在接受移動用戶特征的基礎(chǔ)上，快速找到該移動用戶可能感興趣的候選信息，從而生成推薦信息集合； 推薦信息排序模塊則采用機器學習算法，通過優(yōu)化某一移動推薦指標 （比如信息點擊率、評分等），生成信息移動推薦服務(wù)模型，計算得出該移動用戶對該推薦信息集合的認可度，并分別計算推薦信息集合中所有信息的認可度，然后按照某種移動推薦指標進行排序。包括：①移動情境感知中的用戶行為軌跡、行為模式挖掘、用戶行為、移動情境、用戶情感、社交關(guān)系預測技術(shù)；②面向大數(shù)據(jù)的信息移動檢索、預處理及索引構(gòu)建技術(shù)；③移動用戶與信息的相關(guān)度計算、信息移動推薦服務(wù)分類技術(shù)及移動用戶信息服務(wù)需求智能化挖掘、分析及匹配等技術(shù)； ④面向大數(shù)據(jù)的信息移動推薦服務(wù)的融合、管理、運行、優(yōu)化及反饋等技術(shù)；⑤移動情境感知環(huán)境下多維交互大數(shù)據(jù)的時空交互語義獲取、 模式發(fā)現(xiàn)及在特定情境下的服務(wù)轉(zhuǎn)化技術(shù)。

（4）信息移動推薦過程服務(wù)質(zhì)量信息傳感、監(jiān)控、可信與安全推薦技術(shù)。主要研究和支持面向大數(shù)據(jù)的信息移動推薦服務(wù)的提供者、運營者、使用者、開發(fā)者等對信息移動推薦服務(wù)進行接入、發(fā)布、維護、組織與聚合、管理與調(diào)度、監(jiān)測與評估等操作，包括：①信息移動推薦服務(wù)提供端軟硬件資源和服務(wù)的傳感、接入管理，如統(tǒng)一接口定義、注冊與管理、認證管理、授權(quán)機制、訪問控制等技術(shù)；②信息移動推薦的發(fā)布、維護、組織與聚合、管理與調(diào)度技術(shù)； ③信息移動推薦服務(wù)的構(gòu)建與部署、 分解等技術(shù)；④移動情境感知終端的嵌入式可信硬件制造、移動推薦智能終端的可信接入、發(fā)布技術(shù)、可信移動網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建、運營等技術(shù)；⑤信息移動推薦系統(tǒng)和服務(wù)的可靠性技術(shù)等。

（5）信息移動給推薦服務(wù)的效用評價技術(shù)。效用評價機制對于檢驗面向大數(shù)據(jù)的信息移動推薦服務(wù)模型的性能和發(fā)現(xiàn)其存在的問題來說十分重要，也是信息移動推薦服務(wù)體系不可或缺的技術(shù)之一。其主要研究信息移動推薦服務(wù)結(jié)果、服務(wù)模式綜合評價及大數(shù)據(jù)感知、獲取、組織、分析及預測等綜合評價技術(shù)，而數(shù)據(jù)集和效用評價指標是兩個重要的研究要素。獲取與面向大數(shù)據(jù)的信息移動推薦服務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)集，要比獲取傳統(tǒng)信息推薦系統(tǒng)相關(guān)的數(shù)據(jù)集更為困難，目前，公開可用的面向大數(shù)據(jù)的信息移動推薦服務(wù)的數(shù)據(jù)集很少，因此，如何獲取真實、可靠、可用的數(shù)據(jù)集也是亟待解決的關(guān)鍵技術(shù)之一。而在確立數(shù)據(jù)集之后，使用數(shù)據(jù)集對信息移動推薦服務(wù)體系的性能進行評價時，評價指標則是首先需要解決的關(guān)鍵問題，如何制定科學、合理的評價指標同樣應(yīng)當成為待解決的關(guān)鍵技術(shù)之一。

（6）信息移動推薦服務(wù)的業(yè)務(wù)管理模式與技術(shù)。主要研究面向大數(shù)據(jù)的信息移動推薦服務(wù)模式下的業(yè)務(wù)與服務(wù)流程管理的相關(guān)技術(shù)，包括：①信息移動推薦服務(wù)漏乘的動態(tài)構(gòu)造、運營、管理及執(zhí)行技術(shù)；②信息移動推薦服務(wù)的成本構(gòu)成、核算、計價、交易策略以及相應(yīng)的支付模式等技術(shù)； ③信息移動推薦服務(wù)體系中各方的信用管理機制及實現(xiàn)技術(shù)； ④物理世界與虛擬世界的普適化人機交互技術(shù)。

圖3 所描述的技術(shù)體系，給出了每個技術(shù)小類的含義與主要內(nèi)容，以及該服務(wù)模型所涉及到的部分關(guān)鍵技術(shù)。

5 結(jié)語

面向大數(shù)據(jù)的信息移動推薦服務(wù)體系將成為我國信息服務(wù)領(lǐng)域充分挖掘大數(shù)據(jù)資源、 提升大數(shù)據(jù)知識服務(wù)核心競爭力的重要支撐手段，也是我國當前發(fā)展大數(shù)據(jù)知識服務(wù)領(lǐng)域需要探索的一個重要發(fā)展方向。由于面向大數(shù)據(jù)的信息移動推薦服務(wù)體系還是一個嶄新的概念，其相關(guān)理論與技術(shù)在國內(nèi)才剛剛起步，在國際上也屬于前沿研究課題，如Netflix 推出的基于大數(shù)據(jù)分析的個性化推薦系統(tǒng)架構(gòu)、阿里云推出的基于內(nèi)容和行為的智能云推薦體系。為促進我國面向大數(shù)據(jù)的信息移動推薦服務(wù)體系的研究、開發(fā)、實施、應(yīng)用與推廣，本文提出了一個面向多用戶、 基于主動服務(wù)的面向大數(shù)據(jù)的信息移動推薦服務(wù)模型，建立了一種面向大數(shù)據(jù)的信息移動推薦服務(wù)的體系架構(gòu)。

圖3 面向大數(shù)據(jù)的信息移動推薦服務(wù)技術(shù)體系

當前，面向大數(shù)據(jù)的信息移動推薦服務(wù)體系是一個具有前瞻性和現(xiàn)實性的前沿課題，它的實施與發(fā)展應(yīng)該遵循“以需求為導向、以技術(shù)融合為重點、以協(xié)同創(chuàng)新為手段、以應(yīng)用推廣為目標”的指導思想。該服務(wù)體系的實現(xiàn)還需在應(yīng)用需求牽引及相關(guān)技術(shù)的推動下，開展大量的理論與實踐的研究工作。

［1］周濤,陳恩紅.推薦技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)廣告［J］.中國計算機學會通訊,2013,9(3):6-7.

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