目前大數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到所有行業(yè)和領域，信息移動服務也不例外�？贫啻髷�(shù)據(jù)帶你探尋大數(shù)據(jù)在信息移動推薦服務中涉及到的關鍵技術(shù)有些什么吧。

面向大數(shù)據(jù)的信息移動推薦服務模型所涉及的關鍵技術(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的相關標準和規(guī)范。包括：

①支持多主體的、跨領域的、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的相關標準、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執(zhí)行過程實時、離線信息主動推薦的前提和基礎，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事件數(shù)據(jù)模型與描述、服務過程主動感知模式、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的底層移動、非移動終端物理設備虛擬化接入、軟硬件互接入技術(shù)等；

⑤信息移動服務定義封裝、發(fā)布、虛擬化技術(shù)及相關根據(jù)研發(fā)等技術(shù)；

⑥信息移動推薦服務請求接入和訪問服務平臺技術(shù)等。

（3）移動用戶特征提取、相關信息檢索及推薦信息排序技術(shù)。

移動用戶特征提取、相關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；相關信息檢索模塊在接受移動用戶特征的基礎上，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度計算、信息移動推薦服務分類技術(shù)及移動用戶信息服務需求智能化挖掘、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轉(zhuǎn)化技術(shù)。

（4）信息移動推薦過程服務質(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的提供者、運營者、使用者、開發(fā)者等對信息移動推薦服務進行接入、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信息移動推薦服務提供端軟硬件資源和服務的傳感、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)絡構(gòu)建、運營等技術(shù)；⑤信息移動推薦系統(tǒng)和服務的可靠性技術(shù)等。

（5）信息移動給推薦服務的效用評價技術(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結(jié)果、服務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相關的數(shù)據(jù)集，要比獲取傳統(tǒng)信息推薦系統(tǒng)相關的數(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體系的性能進行評價時，評價指標則是首先需要解決的關鍵問題，如何制定科學、合理的評價指標同樣應當成為待解決的關鍵技術(shù)之一。

（6）信息移動推薦服務的業(yè)務管理模式與技術(shù)。

主要研究面向大數(shù)據(jù)的信息移動推薦服務模式下的業(yè)務與服務流程管理的相關技術(shù)，包括：

①信息移動推薦服務漏乘的動態(tài)構(gòu)造、運營、管理及執(zhí)行技術(shù)；

②信息移動推薦服務的成本構(gòu)成、核算、計價、交易策略以及相應的支付模式等技術(shù)；

③信息移動推薦服務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)。

面向大數(shù)據(jù)的信息移動推薦服務體系將成為我國信息服務領域充分挖掘大數(shù)據(jù)資源、提升大數(shù)據(jù)知識服務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)知識服務領域需要探索的一個重要發(fā)展方向。