基于移动互联网的非活跃用户个性化推荐研究

随着移动互联网应用快速发展,移动用户面对所产生的大量商品信息选择越来越困难。通过对移动互联网中的非活跃用户冷启动问题分析,提出移动互联网的非活跃用户的个性化服务推荐的分类方法和推荐类型。在移动互联网的非活跃用户个性化推荐层面:一方面,移动APP网上商城要更加关注对应用程序内容的深度理解与分类,这样才能从海量的应用程序中找到最优质的应用推荐给用户;另一方面,移动APP网上商城也要更加了解用户的需求,利用大数据的海量数据挖掘,真正的把用户的多维属性利用起来,从而做到个性化推荐。