劉春靈

（中國(guó)移動(dòng)集團(tuán)新疆有限公司伊犁州移動(dòng)分公司 伊犁 835000）

1 引言

隨著通信網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，移動(dòng)通信技術(shù)逐漸滲透到電子商務(wù)的多個(gè)領(lǐng)域。移動(dòng)通信和電子商務(wù)的融合造就了移動(dòng)商務(wù)的誕生[1]。移動(dòng)商務(wù)能在任何時(shí)間任何地點(diǎn)靈活地適應(yīng)用戶的數(shù)據(jù)環(huán)境，并為用戶提供移動(dòng)辦公、移動(dòng)CRM、移動(dòng)資產(chǎn)管理、移動(dòng)新聞采編、移動(dòng)物流、移動(dòng)銀行、移動(dòng)銷售等多種商務(wù)應(yīng)用[2]。移動(dòng)定位在我國(guó)擁有廣闊的應(yīng)用前景。從目前的實(shí)際應(yīng)用情況來(lái)看，移動(dòng)定位用戶規(guī)模依然較小，移動(dòng)定位占移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商增值服務(wù)總收益的比重還比較低?？傮w來(lái)看，移動(dòng)定位業(yè)務(wù)在我國(guó)還僅僅處于市場(chǎng)培育階段。要有效推動(dòng)移動(dòng)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(jìn)產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈的多元化，拓展行業(yè)市場(chǎng)。

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(wèn)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(guò)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(jiǎn)單的機(jī)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(lái)，更多地體現(xiàn)人的主動(dòng)性。移動(dòng)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(dòng)商務(wù)價(jià)值成為移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)科技的熱點(diǎn)之一。

由于人的移動(dòng)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(wèn)題[4]。云計(jì)算具有高可靠性、高計(jì)算性能等特點(diǎn)[7,8]，為移動(dòng)推薦服務(wù)提供新的思路。本文在移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)用戶分析的基礎(chǔ)上，將基于移動(dòng)用戶行為的推薦計(jì)算劃分成多個(gè)子云計(jì)算，在以基站為中心的子云計(jì)算中，一方面可以快捷地在子云內(nèi)進(jìn)行推薦，另一方面可在較高的程度上保持移動(dòng)用戶行為的可預(yù)測(cè)性。這將更有利于移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)信息的推薦。

2 移動(dòng)商務(wù)中的推薦服務(wù)

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

（1）服務(wù)的時(shí)空隨意性

同傳統(tǒng)的電子商務(wù)相比，移動(dòng)電子商務(wù)的一個(gè)最大優(yōu)勢(shì)就是移動(dòng)用戶可隨時(shí)隨地獲取所需的服務(wù)、應(yīng)用、信息和娛樂(lè)。他們可以在自己方便的時(shí)候，使用智能電話或PDA查找、選擇及購(gòu)買(mǎi)商品和服務(wù)。

（2）更好的個(gè)性化服務(wù)

移動(dòng)電子商務(wù)能更好地實(shí)現(xiàn)移動(dòng)用戶的個(gè)性化服務(wù)，移動(dòng)計(jì)算環(huán)境能提供更多移動(dòng)用戶的動(dòng)態(tài)信息(如各類位置信息、手機(jī)信息)，這為個(gè)性化服務(wù)的提供創(chuàng)造了更好的條件。移動(dòng)用戶能更加靈活地根據(jù)自己的需求和喜好來(lái)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(jìn)去，調(diào)整商品遞送的時(shí)間，實(shí)現(xiàn)自己的個(gè)性化服務(wù))。

（3）基于位置的服務(wù)

移動(dòng)通信網(wǎng)能獲取和提供移動(dòng)終端的位置信息，與位置相關(guān)的商務(wù)應(yīng)用成為移動(dòng)電子商務(wù)領(lǐng)域中的一個(gè)重要組成部分。移動(dòng)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(jī)等移動(dòng)終端設(shè)備在容量和屏幕顯示上的限制?！靶畔⑦^(guò)載”在移動(dòng)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(wèn)題注重于主體的被動(dòng)性，主要存在于用戶已經(jīng)得到產(chǎn)品時(shí)，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(lái)用戶不曾想到的，進(jìn)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(duì)信息進(jìn)行過(guò)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(duì)于用戶仍是很大的負(fù)擔(dān)。在移動(dòng)過(guò)程中，受環(huán)境、安全等因素的約束，用戶一般沒(méi)有時(shí)間認(rèn)真翻閱各條信息進(jìn)而決定使用什么樣的服務(wù)。同時(shí)，為了提高移動(dòng)設(shè)備的便攜性，移動(dòng)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(lái)了很大的問(wèn)題。在上述約束下，基于定位的個(gè)性化推薦能很好地解決這些問(wèn)題，為用戶提供個(gè)性化的服務(wù)信息。在這里將基于定位的個(gè)性化推薦定義為基于對(duì)移動(dòng)設(shè)備的定位及與位置相關(guān)的信息向用戶自動(dòng)推薦符合其興趣偏好或需要的資源。

移動(dòng)服務(wù)不但可以不受地點(diǎn)的服務(wù)限制，還對(duì)緊急事件的處理具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。由于緊急事件常常具有突發(fā)性，其發(fā)生的時(shí)間和地點(diǎn)都具有極大的不確定性，而移動(dòng)設(shè)備隨身攜帶，能為緊急事件的處理帶來(lái)很大方便。某些移動(dòng)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(shí)股價(jià)、天氣以及附近酒店信息等。越是在緊急的情況下，移動(dòng)推薦服務(wù)越能體現(xiàn)其優(yōu)勢(shì)。但是推薦服務(wù)需要對(duì)用戶數(shù)據(jù)和信息進(jìn)行計(jì)算才能依據(jù)一定的方法進(jìn)行推薦。隨著移動(dòng)用戶數(shù)和信息量的逐漸增加，傳統(tǒng)的方法無(wú)法及時(shí)滿足用戶的即時(shí)信息需求，這種“可擴(kuò)展性”問(wèn)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(dòng)商務(wù)推薦服務(wù)的新的問(wèn)題。

3 云計(jì)算理論

3.1 云計(jì)算產(chǎn)生的背景

（1）即時(shí)透明計(jì)算

圖1 透明計(jì)算系統(tǒng)的組織結(jié)構(gòu)

云計(jì)算將大量的用戶計(jì)算分布在不同的云團(tuán)上，從而降低了前端用戶設(shè)備對(duì)計(jì)算能力的需求，這對(duì)移動(dòng)商務(wù)的發(fā)展具有劃時(shí)代的推動(dòng)作用。透明計(jì)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(jì)算能力集中起來(lái)，可以完成超規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)計(jì)算需求。這樣可以減少冗余的計(jì)算設(shè)備，極大降低對(duì)能源的消耗。

3.2 云計(jì)算的特征

IBM公司于2007年底宣布了云計(jì)算計(jì)劃，在IBM的技術(shù)白皮書(shū)“Cloud Computing”中的云計(jì)算定義:“云計(jì)算一詞用來(lái)同時(shí)描述一個(gè)系統(tǒng)平臺(tái)或者一種類型的應(yīng)用程序。一個(gè)云計(jì)算的平臺(tái)按需進(jìn)行動(dòng)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(jì)算平臺(tái)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(jí)的計(jì)算云通常包含一些其他的計(jì)算資源,如存儲(chǔ)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(jì)算在描述應(yīng)用方面,它描述了一種可以通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)Internet進(jìn)行訪問(wèn)的可擴(kuò)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(qiáng)勁的服務(wù)器來(lái)運(yùn)行網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序與網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。任何一個(gè)用戶可以通過(guò)合適的互聯(lián)網(wǎng)接入設(shè)備以及一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的瀏覽器就能夠訪問(wèn)一個(gè)云計(jì)算應(yīng)用程序。”該定義包含了云計(jì)算的兩個(gè)方面的含義：一方面描述了基礎(chǔ)設(shè)施，用來(lái)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(jì)算應(yīng)用。

3.3 目前常見(jiàn)的幾類云計(jì)算

Google公司有一套專屬的云計(jì)算平臺(tái),這個(gè)平臺(tái)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(kuò)展到其他應(yīng)用程序。Google的云計(jì)算基礎(chǔ)架構(gòu)模式包括4個(gè)相互獨(dú)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(duì)Google應(yīng)用程序的特點(diǎn)提出的MapReduce編程模式,分布式的鎖機(jī)制Chubby以及Google開(kāi)發(fā)的模型簡(jiǎn)化的大規(guī)模分布式數(shù)據(jù)庫(kù)BigTable。

IBM的 “藍(lán)云”計(jì)算平臺(tái)是一套軟、硬件平臺(tái),將Internet上使用的技術(shù)擴(kuò)展到企業(yè)平臺(tái)上,使得數(shù)據(jù)中心使用類似于互聯(lián)網(wǎng)的計(jì)算環(huán)境。“藍(lán)云”大量使用了IBM先進(jìn)的大規(guī)模計(jì)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(kāi)放標(biāo)準(zhǔn)與開(kāi)放源代碼軟件?！八{(lán)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(kāi)源實(shí)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(lán)云”產(chǎn)品。

Amazon的彈性計(jì)算云由名為Amazon網(wǎng)絡(luò)服務(wù)(Amazon Web services)的現(xiàn)有平臺(tái)發(fā)展而來(lái).2006年3月,Amazon發(fā)布了簡(jiǎn)單存儲(chǔ)服務(wù) (simple storage service,簡(jiǎn)稱S3),Amazon通過(guò)提供彈性計(jì)算云,滿足了小規(guī)模軟件開(kāi)發(fā)人員對(duì)集群系統(tǒng)的需求,減小了維護(hù)負(fù)擔(dān)，其收費(fèi)方式相對(duì)簡(jiǎn)單明了:用戶使用多少資源,只需為這一部分資源付費(fèi)即可。

4 基于移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)區(qū)域的推薦云計(jì)算

4.1 移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的云分析

移動(dòng)環(huán)境下，用戶行為的動(dòng)態(tài)性給推薦服務(wù)計(jì)算帶來(lái)很大的挑戰(zhàn)。云計(jì)算能給計(jì)算服務(wù)提供高可靠性和較強(qiáng)的計(jì)算能力，這給移動(dòng)推薦計(jì)算提供了機(jī)遇。由于目前的云計(jì)算大多建立在分布式計(jì)算和并行計(jì)算的基礎(chǔ)上，移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)確實(shí)具有團(tuán)落效應(yīng)，這使得移動(dòng)推薦云計(jì)算成為可能，同時(shí)也為移動(dòng)云框架構(gòu)建提供了新的研究思路。在移動(dòng)通信中，基站作為基礎(chǔ)設(shè)施有著特殊的作用。通過(guò)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(jī)的不同用戶，就可以被服務(wù)器監(jiān)測(cè)到其活動(dòng)的具體位置。用戶在不同位置發(fā)出的請(qǐng)求，移動(dòng)服務(wù)系統(tǒng)應(yīng)該能夠根據(jù)其所在位置進(jìn)行初始設(shè)定，通過(guò)對(duì)用戶的位置和用戶的具體服務(wù)請(qǐng)求進(jìn)行分析后為用戶提供個(gè)性服務(wù)。這樣，就可以利用基站形成推薦服務(wù)的移動(dòng)子云。不同的用戶常常在不同的區(qū)域進(jìn)行活動(dòng)，其活動(dòng)類別也大多相似。如果能夠得到移動(dòng)用戶的不同活動(dòng)區(qū)域，則可以更好地為移動(dòng)用戶提供推薦服務(wù)?；驹谝苿?dòng)服務(wù)中具有一定的區(qū)域化效應(yīng)，這給移動(dòng)商務(wù)的推薦服務(wù)提供了有力的支持。在移動(dòng)用戶網(wǎng)絡(luò)中，會(huì)出現(xiàn)很多網(wǎng)絡(luò)交疊結(jié)構(gòu)，如圖2所示。

在這些團(tuán)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(dòng)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(cè)。另外，在這些團(tuán)落內(nèi)，由于用戶數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于整個(gè)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的用戶數(shù)，推薦計(jì)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(jìn)行一定程度的云計(jì)算服務(wù)。利用map-reduce框架對(duì)用戶網(wǎng)絡(luò)推薦服務(wù)進(jìn)行映射服務(wù)（map）分布計(jì)算，將推薦計(jì)算分布到各個(gè)子云上；在團(tuán)落內(nèi)利用協(xié)同過(guò)濾進(jìn)行分布推薦，最后通過(guò)加權(quán)計(jì)算進(jìn)行規(guī)約（reduce）計(jì)算，如圖3所示。

4.2 移動(dòng)推薦服務(wù)云計(jì)算

雖然網(wǎng)絡(luò)團(tuán)落內(nèi)用戶對(duì)目標(biāo)項(xiàng)目都比較感興趣，但是團(tuán)落內(nèi)不同用戶的評(píng)價(jià)風(fēng)格會(huì)有很大的差異。用余弦計(jì)算項(xiàng)目之間的相似度時(shí)，由于不同團(tuán)落內(nèi)的項(xiàng)目被評(píng)價(jià)值有一定的差異，這里只計(jì)算同一團(tuán)落內(nèi)用戶的評(píng)價(jià)相似情況。

這里，ri,z指同屬于用戶 i對(duì)項(xiàng)目z的評(píng)價(jià)值，userSim指用戶i與用戶j的相似度。因?yàn)橛械挠脩粼u(píng)價(jià)興趣比較中庸，而有的用戶評(píng)價(jià)風(fēng)格則比較偏激，那些中庸型用戶和偏激型用戶的評(píng)價(jià)風(fēng)格差異較大，這在某種程度上更能體現(xiàn)用戶社團(tuán)內(nèi)評(píng)價(jià)方式個(gè)性化的特點(diǎn)。在現(xiàn)實(shí)生活中的推薦過(guò)程中，每個(gè)活動(dòng)用戶的鄰居在目標(biāo)項(xiàng)目上都有一個(gè)推薦預(yù)測(cè)值。

對(duì)于每個(gè)子云而言，尋找與用戶評(píng)價(jià)最相近的最近鄰用戶，計(jì)算該用戶的推薦值。

最后，得到不同移動(dòng)信息的用戶偏好排序，將前幾項(xiàng)推薦給移動(dòng)用戶。移動(dòng)用戶通過(guò)對(duì)所推薦的信息項(xiàng)目進(jìn)行評(píng)價(jià)，會(huì)得到更為滿意的推薦結(jié)果。

5 結(jié)束語(yǔ)

移動(dòng)商務(wù)中用戶的個(gè)性化服務(wù)是移動(dòng)增值服務(wù)的核心，推薦服務(wù)是個(gè)性化服務(wù)和移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)廣告“精準(zhǔn)服務(wù)”的最佳技術(shù)。日益增長(zhǎng)的用戶和信息為移動(dòng)推薦服務(wù)造成的“可擴(kuò)展性”問(wèn)題，這給移動(dòng)商務(wù)的及時(shí)服務(wù)帶來(lái)很大困難。本文在云計(jì)算分析的技術(shù)上，對(duì)移動(dòng)用戶行為的網(wǎng)絡(luò)團(tuán)落效應(yīng)進(jìn)行分析，建立了移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)推薦服務(wù)的云計(jì)算框架。利用協(xié)同過(guò)濾算法在各推薦子云內(nèi)進(jìn)行計(jì)算得到不同信息資源的用戶偏好，通過(guò)云際間的偏好規(guī)約，預(yù)測(cè)用戶對(duì)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(dòng)推薦服務(wù)的效率。

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