劉春靈

（中國移動集團新疆有限公司伊犁州移動分公司 伊犁 835000）

1 引言

隨著通信網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，移動通信技術(shù)逐漸滲透到電子商務(wù)的多個領(lǐng)域。移動通信和電子商務(wù)的融合造就了移動商務(wù)的誕生[1]。移動商務(wù)能在任何時間任何地點靈活地適應(yīng)用戶的數(shù)據(jù)環(huán)境，并為用戶提供移動辦公、移動CRM、移動資產(chǎn)管理、移動新聞采編、移動物流、移動銀行、移動銷售等多種商務(wù)應(yīng)用[2]。移動定位在我國擁有廣闊的應(yīng)用前景。從目前的實際應(yīng)用情況來看，移動定位用戶規(guī)模依然較小，移動定位占移動運營商增值服務(wù)總收益的比重還比較低。總體來看，移動定位業(yè)務(wù)在我國還僅僅處于市場培育階段。要有效推動移動定位業(yè)務(wù)的快速、健康發(fā)展，需要與眾多的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)相融合，促進產(chǎn)業(yè)價值鏈的多元化，拓展行業(yè)市場。

網(wǎng)絡(luò)的深度發(fā)展使得網(wǎng)絡(luò)信息的有效獲取成為人們面臨的問題，推薦技術(shù)因能幫助人們獲取非結(jié)構(gòu)化信息，引起了研究者的注意。由于推薦技術(shù)是通過人類自身的智慧協(xié)作完成信息的提供，這在某種層次上比簡單的機器搜索更符合人自身的需要。目前，Web2.0將人的興趣、信息提供、信息獲取整合起來，更多地體現(xiàn)人的主動性。移動互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)給用戶提供了較好的人際間的興趣和信息的有效交互[3]，如何利用用戶行為提升移動商務(wù)價值成為移動網(wǎng)絡(luò)科技的熱點之一。

由于人的移動特性和信息量逐漸增加，如何快捷地給用戶提供用戶需要的信息推薦服務(wù)成為目前亟待解決的問題[4]。云計算具有高可靠性、高計算性能等特點[7,8]，為移動推薦服務(wù)提供新的思路。本文在移動網(wǎng)絡(luò)用戶分析的基礎(chǔ)上，將基于移動用戶行為的推薦計算劃分成多個子云計算，在以基站為中心的子云計算中，一方面可以快捷地在子云內(nèi)進行推薦，另一方面可在較高的程度上保持移動用戶行為的可預(yù)測性。這將更有利于移動網(wǎng)絡(luò)信息的推薦。

2 移動商務(wù)中的推薦服務(wù)

與傳統(tǒng)電子商務(wù)相比，移動電子商務(wù)有以下優(yōu)點。

（1）服務(wù)的時空隨意性

同傳統(tǒng)的電子商務(wù)相比，移動電子商務(wù)的一個最大優(yōu)勢就是移動用戶可隨時隨地獲取所需的服務(wù)、應(yīng)用、信息和娛樂。他們可以在自己方便的時候，使用智能電話或PDA查找、選擇及購買商品和服務(wù)。

（2）更好的個性化服務(wù)

移動電子商務(wù)能更好地實現(xiàn)移動用戶的個性化服務(wù)，移動計算環(huán)境能提供更多移動用戶的動態(tài)信息(如各類位置信息、手機信息)，這為個性化服務(wù)的提供創(chuàng)造了更好的條件。移動用戶能更加靈活地根據(jù)自己的需求和喜好來定制服務(wù)與信息的提供(如用戶可以將自己所處的城市結(jié)合進去，調(diào)整商品遞送的時間，實現(xiàn)自己的個性化服務(wù))。

（3）基于位置的服務(wù)

移動通信網(wǎng)能獲取和提供移動終端的位置信息，與位置相關(guān)的商務(wù)應(yīng)用成為移動電子商務(wù)領(lǐng)域中的一個重要組成部分。移動商務(wù)可以為不同位置的用戶提供更具位置特性的服務(wù)（如在不同情境下，為用戶提供不同的服務(wù)）。

與傳統(tǒng)Internet上相似，由于手機等移動終端設(shè)備在容量和屏幕顯示上的限制?！靶畔⑦^載”在移動商務(wù)信息服務(wù)中更加突出。雖然搜索能處理用戶已經(jīng)確定存在的信息，但更多的信息是用戶根本就不知道其存在與否的。推薦問題注重于主體的被動性，主要存在于用戶已經(jīng)得到產(chǎn)品時，一方面由于產(chǎn)品的相關(guān)性得到新的產(chǎn)品，這種新的產(chǎn)品是原來用戶不曾想到的，進而可能引發(fā)新的產(chǎn)品 需 求[9，10]。

雖然基于定位的服務(wù)在定位的基礎(chǔ)上對信息進行過濾，然而在一定的區(qū)域范圍內(nèi)某類商品或服務(wù)的信息仍然很多，大量信息對于用戶仍是很大的負擔(dān)。在移動過程中，受環(huán)境、安全等因素的約束，用戶一般沒有時間認真翻閱各條信息進而決定使用什么樣的服務(wù)。同時，為了提高移動設(shè)備的便攜性，移動設(shè)備的顯示屏幕都比較小，這就給大量信息的顯示和查閱帶來了很大的問題。在上述約束下，基于定位的個性化推薦能很好地解決這些問題，為用戶提供個性化的服務(wù)信息。在這里將基于定位的個性化推薦定義為基于對移動設(shè)備的定位及與位置相關(guān)的信息向用戶自動推薦符合其興趣偏好或需要的資源。

移動服務(wù)不但可以不受地點的服務(wù)限制，還對緊急事件的處理具有獨特的優(yōu)勢。由于緊急事件常常具有突發(fā)性，其發(fā)生的時間和地點都具有極大的不確定性，而移動設(shè)備隨身攜帶，能為緊急事件的處理帶來很大方便。某些移動推薦信息也具備緊急性，用戶一般需要馬上得到所需要的信息，如即時股價、天氣以及附近酒店信息等。越是在緊急的情況下，移動推薦服務(wù)越能體現(xiàn)其優(yōu)勢。但是推薦服務(wù)需要對用戶數(shù)據(jù)和信息進行計算才能依據(jù)一定的方法進行推薦。隨著移動用戶數(shù)和信息量的逐漸增加，傳統(tǒng)的方法無法及時滿足用戶的即時信息需求，這種“可擴展性”問題日益突出。如何在不降低推薦精度的情況下，提高推薦算法的效率成為目前移動商務(wù)推薦服務(wù)的新的問題。

3 云計算理論

3.1 云計算產(chǎn)生的背景

（1）即時透明計算

圖1 透明計算系統(tǒng)的組織結(jié)構(gòu)

云計算將大量的用戶計算分布在不同的云團上，從而降低了前端用戶設(shè)備對計算能力的需求，這對移動商務(wù)的發(fā)展具有劃時代的推動作用。透明計算系統(tǒng)的組織結(jié)構(gòu)如圖1所示。

（2）綠色網(wǎng)絡(luò)

將大量的數(shù)據(jù)，計算能力集中起來，可以完成超規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)計算需求。這樣可以減少冗余的計算設(shè)備，極大降低對能源的消耗。

3.2 云計算的特征

IBM公司于2007年底宣布了云計算計劃，在IBM的技術(shù)白皮書“Cloud Computing”中的云計算定義:“云計算一詞用來同時描述一個系統(tǒng)平臺或者一種類型的應(yīng)用程序。一個云計算的平臺按需進行動態(tài)地部署 (provision)、配置(configuration)、重新配置 (reconfigure)以及取消服務(wù)(deprovision)等。在云計算平臺中的服務(wù)器可以是物理的服務(wù)器或者虛擬的服務(wù)器。高級的計算云通常包含一些其他的計算資源,如存儲區(qū)域網(wǎng)絡(luò)(SANs)、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、防火墻以及其他安全設(shè)備等。云計算在描述應(yīng)用方面,它描述了一種可以通過互聯(lián)網(wǎng)Internet進行訪問的可擴展的應(yīng)用程序?！茟?yīng)用'使用大規(guī)模的數(shù)據(jù)中心以及功能強勁的服務(wù)器來運行網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序與網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。任何一個用戶可以通過合適的互聯(lián)網(wǎng)接入設(shè)備以及一個標(biāo)準(zhǔn)的瀏覽器就能夠訪問一個云計算應(yīng)用程序?！痹摱x包含了云計算的兩個方面的含義：一方面描述了基礎(chǔ)設(shè)施，用來構(gòu)造應(yīng)用程序；另一方面描述了建立在基礎(chǔ)設(shè)施上的云計算應(yīng)用。

3.3 目前常見的幾類云計算

Google公司有一套專屬的云計算平臺,這個平臺先是為Google最重要的搜索應(yīng)用提供服務(wù),現(xiàn)在已經(jīng)擴展到其他應(yīng)用程序。Google的云計算基礎(chǔ)架構(gòu)模式包括4個相互獨立又緊密結(jié)合在一起的系統(tǒng)：Google File System分布式文件系統(tǒng),針對Google應(yīng)用程序的特點提出的MapReduce編程模式,分布式的鎖機制Chubby以及Google開發(fā)的模型簡化的大規(guī)模分布式數(shù)據(jù)庫BigTable。

IBM的 “藍云”計算平臺是一套軟、硬件平臺,將Internet上使用的技術(shù)擴展到企業(yè)平臺上,使得數(shù)據(jù)中心使用類似于互聯(lián)網(wǎng)的計算環(huán)境?！八{云”大量使用了IBM先進的大規(guī)模計算技術(shù),結(jié)合了IBM自身的軟、硬件系統(tǒng)以及服務(wù)技術(shù),支持開放標(biāo)準(zhǔn)與開放源代碼軟件?！八{云”基于IBM Almaden研究中心的云基礎(chǔ)架構(gòu),采用了Xen和PowerVM虛擬化軟件,Linux操作系統(tǒng)映像以及Hadoop軟件(Google File System以及MapReduce的開源實現(xiàn))。IBM已經(jīng)正式推出了基于x86芯片服務(wù)器系統(tǒng)的“藍云”產(chǎn)品。

Amazon的彈性計算云由名為Amazon網(wǎng)絡(luò)服務(wù)(Amazon Web services)的現(xiàn)有平臺發(fā)展而來.2006年3月,Amazon發(fā)布了簡單存儲服務(wù) (simple storage service,簡稱S3),Amazon通過提供彈性計算云,滿足了小規(guī)模軟件開發(fā)人員對集群系統(tǒng)的需求,減小了維護負擔(dān)，其收費方式相對簡單明了:用戶使用多少資源,只需為這一部分資源付費即可。

4 基于移動網(wǎng)絡(luò)區(qū)域的推薦云計算

4.1 移動網(wǎng)絡(luò)的云分析

移動環(huán)境下，用戶行為的動態(tài)性給推薦服務(wù)計算帶來很大的挑戰(zhàn)。云計算能給計算服務(wù)提供高可靠性和較強的計算能力，這給移動推薦計算提供了機遇。由于目前的云計算大多建立在分布式計算和并行計算的基礎(chǔ)上，移動網(wǎng)絡(luò)服務(wù)確實具有團落效應(yīng)，這使得移動推薦云計算成為可能，同時也為移動云框架構(gòu)建提供了新的研究思路。在移動通信中，基站作為基礎(chǔ)設(shè)施有著特殊的作用。通過基站的反饋信息，可以得到不同用戶的具體位置。這樣，手持手機的不同用戶，就可以被服務(wù)器監(jiān)測到其活動的具體位置。用戶在不同位置發(fā)出的請求，移動服務(wù)系統(tǒng)應(yīng)該能夠根據(jù)其所在位置進行初始設(shè)定，通過對用戶的位置和用戶的具體服務(wù)請求進行分析后為用戶提供個性服務(wù)。這樣，就可以利用基站形成推薦服務(wù)的移動子云。不同的用戶常常在不同的區(qū)域進行活動，其活動類別也大多相似。如果能夠得到移動用戶的不同活動區(qū)域，則可以更好地為移動用戶提供推薦服務(wù)。基站在移動服務(wù)中具有一定的區(qū)域化效應(yīng)，這給移動商務(wù)的推薦服務(wù)提供了有力的支持。在移動用戶網(wǎng)絡(luò)中，會出現(xiàn)很多網(wǎng)絡(luò)交疊結(jié)構(gòu)，如圖2所示。

在這些團落內(nèi)部，用戶的興趣和所關(guān)心的事物大多相近。因此，將移動用戶劃分成不同的片區(qū)，有利于通信服務(wù)和精準(zhǔn)的用戶興趣預(yù)測。另外，在這些團落內(nèi)，由于用戶數(shù)遠遠小于整個移動網(wǎng)絡(luò)的用戶數(shù)，推薦計算的工作量則大大降低。

這樣可以在用戶子云塊結(jié)構(gòu)服務(wù)的基礎(chǔ)上進行一定程度的云計算服務(wù)。利用map-reduce框架對用戶網(wǎng)絡(luò)推薦服務(wù)進行映射服務(wù)（map）分布計算，將推薦計算分布到各個子云上；在團落內(nèi)利用協(xié)同過濾進行分布推薦，最后通過加權(quán)計算進行規(guī)約（reduce）計算，如圖3所示。

4.2 移動推薦服務(wù)云計算

雖然網(wǎng)絡(luò)團落內(nèi)用戶對目標(biāo)項目都比較感興趣，但是團落內(nèi)不同用戶的評價風(fēng)格會有很大的差異。用余弦計算項目之間的相似度時，由于不同團落內(nèi)的項目被評價值有一定的差異，這里只計算同一團落內(nèi)用戶的評價相似情況。

這里，ri,z指同屬于用戶 i對項目z的評價值，userSim指用戶i與用戶j的相似度。因為有的用戶評價興趣比較中庸，而有的用戶評價風(fēng)格則比較偏激，那些中庸型用戶和偏激型用戶的評價風(fēng)格差異較大，這在某種程度上更能體現(xiàn)用戶社團內(nèi)評價方式個性化的特點。在現(xiàn)實生活中的推薦過程中，每個活動用戶的鄰居在目標(biāo)項目上都有一個推薦預(yù)測值。

對于每個子云而言，尋找與用戶評價最相近的最近鄰用戶，計算該用戶的推薦值。

最后，得到不同移動信息的用戶偏好排序，將前幾項推薦給移動用戶。移動用戶通過對所推薦的信息項目進行評價，會得到更為滿意的推薦結(jié)果。

5 結(jié)束語

移動商務(wù)中用戶的個性化服務(wù)是移動增值服務(wù)的核心，推薦服務(wù)是個性化服務(wù)和移動網(wǎng)絡(luò)廣告“精準(zhǔn)服務(wù)”的最佳技術(shù)。日益增長的用戶和信息為移動推薦服務(wù)造成的“可擴展性”問題，這給移動商務(wù)的及時服務(wù)帶來很大困難。本文在云計算分析的技術(shù)上，對移動用戶行為的網(wǎng)絡(luò)團落效應(yīng)進行分析，建立了移動網(wǎng)絡(luò)推薦服務(wù)的云計算框架。利用協(xié)同過濾算法在各推薦子云內(nèi)進行計算得到不同信息資源的用戶偏好，通過云際間的偏好規(guī)約，預(yù)測用戶對各種資源的興趣程度。該方法能在推薦精度不降低下，較大程度提高移動推薦服務(wù)的效率。

1 羅巍.基于位置服務(wù)的移動電子商務(wù)平臺構(gòu)建.中國科技信息，2010，21(2):172～174

2 楊玲玲.構(gòu)建移動互聯(lián)網(wǎng)多商業(yè)模式.移動通信，2010，37(1)：75～77

3 Vespignani A.Predicting the Behavior of Techno-Social Systems.Science,2009,325(5939):425～428

4 吳吉義,林志潔,龔祥國.基于協(xié)同過濾的移動電子商務(wù)個性化推薦系統(tǒng)若干研究.電子技術(shù)應(yīng)用,2007,32(1):5～8

5 許海玲,吳瀟,李曉東,閻保平.互聯(lián)網(wǎng)推薦系統(tǒng)比較研究.軟件學(xué)報,2009,20(2):350～262

6 劉建國,周濤,汪秉宏.個性化推薦系統(tǒng)的研究進展.自然科學(xué)進展,2009,19(1):1～15

7 吳吉義，平玲娣，潘雪增等.云計算：從概念到平臺.電信科學(xué)，2009，12：23～29

8 陳康，鄭緯民.云計算：系統(tǒng)實例與研究現(xiàn)狀.軟件學(xué)報，2009，20（5）：1337～1348

9 Konstan J,MillerB,MaltzD,etal.GRoupLens:applying collaborative filtering to usenet news.Communications of the ACM,1997,40(3):77～87

10 Adomavicius G,Tuzhilin A.Toward the next generation of recommendersystems:a survey ofthe state-of-the-artand possible extensions.IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering,2005,17(6):734～749