摘 要：對(duì)于面向云計(jì)算的大數(shù)據(jù)知識(shí)服務(wù)情景化推薦來(lái)說(shuō)，就是結(jié)合客戶的地理?xiàng)l件、實(shí)際工作以及平時(shí)的閱讀意識(shí)等，充分挖掘情景化，同時(shí)在巨大的數(shù)據(jù)海洋中，將用戶所需的知識(shí)信息進(jìn)行提取，這種服務(wù)方式是新型的。本文從面向云計(jì)算的大數(shù)據(jù)知識(shí)服務(wù)情景化推薦的特點(diǎn)入手，對(duì)其當(dāng)前面臨的挑戰(zhàn)進(jìn)行分析，并從興趣描述以及情境化推薦等方面，構(gòu)建面向云計(jì)算的大數(shù)據(jù)知識(shí)服務(wù)情景化推薦體系，從而使知識(shí)服務(wù)能力和質(zhì)量效率等方面給予快速的提高，使知識(shí)服務(wù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展得以有效推進(jìn)。

關(guān)鍵詞：云計(jì)算；大數(shù)據(jù)；情景化

中圖分類號(hào)：G252 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1004-7344（2018）35-0258-02

當(dāng)前我們已經(jīng)進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代，使得知識(shí)服務(wù)行業(yè)發(fā)生了很大的變化，想要使客戶多樣化需求得以滿足，這一行業(yè)必須建立合理的知識(shí)服務(wù)體系以及體制。而當(dāng)前情景化推薦服務(wù)，就是對(duì)現(xiàn)代知識(shí)服務(wù)體系的不斷改進(jìn)。利用情景化推薦，能夠根據(jù)用戶的相關(guān)數(shù)據(jù)以及其位置、時(shí)間數(shù)據(jù)，以云計(jì)算為基礎(chǔ)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，使用戶想要獲取的信息得以有效得到，以提高數(shù)據(jù)查詢速度為依托，使用戶的實(shí)際需求得以滿足，使這一產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值以及其它價(jià)值的實(shí)現(xiàn)有了一定的保障。

1 面向云計(jì)算的大數(shù)據(jù)知識(shí)服務(wù)情景化推薦的特點(diǎn)

在現(xiàn)代服務(wù)行業(yè)中，最關(guān)鍵的內(nèi)容就是知識(shí)服務(wù)，根據(jù)用戶的具體情況，篩選其所需的知識(shí)信息，使用戶的多樣化需求得以滿足。利用推薦這一方式和手段，能夠使知識(shí)服務(wù)水平以及質(zhì)量大大提高，使客戶的現(xiàn)實(shí)需求得以滿足。其特點(diǎn)主要有四個(gè)方面，見(jiàn)圖1。

（1）面向客戶行為的情景感知推薦，根據(jù)用戶的位置、時(shí)間等信息，在大數(shù)據(jù)環(huán)境條件進(jìn)行剖析，以此為基礎(chǔ)，結(jié)合用戶的行為特征，推薦客戶的需求，使情景模擬與客戶實(shí)際期望更加的符合，使用戶的滿意度大大提升。

（2）這一推薦與大數(shù)據(jù)物理世界是密切聯(lián)系的，其具有真實(shí)性，在推薦時(shí)，這種情景推薦，能夠確定用戶的個(gè)人資料，能夠以實(shí)名制的模式，同時(shí)利用云計(jì)算以及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對(duì)其物理世界的現(xiàn)實(shí)狀態(tài)給予全面反映，使知識(shí)服務(wù)水平大大提高。

（3）預(yù)測(cè)推薦，其是面向云計(jì)算的大數(shù)據(jù)知識(shí)服務(wù)情景化推薦的關(guān)鍵內(nèi)容，是結(jié)合用戶的個(gè)人愛(ài)好以及相關(guān)記錄，推薦用戶所需的知識(shí)服務(wù)，以服務(wù)成效提升為依托，使客戶應(yīng)用時(shí)的有效性得以全面提升。

（4）交叉利用推薦，數(shù)據(jù)間的交叉關(guān)系、依賴關(guān)系是存在的，在知識(shí)服務(wù)里，情景推薦要與用戶的相關(guān)數(shù)據(jù)密切聯(lián)系起來(lái)，對(duì)供應(yīng)知識(shí)服務(wù)的過(guò)程中，其對(duì)于利用推薦的能力是十分需要的，從而使用戶多樣化需求得以滿足，使服務(wù)質(zhì)量得以提升。

2 大數(shù)據(jù)下的知識(shí)服務(wù)情景化推薦存在的挑戰(zhàn)

當(dāng)前的大數(shù)據(jù)時(shí)代，知識(shí)服務(wù)行為的信息量越來(lái)越多，這一行業(yè)必須對(duì)合理的路徑以及措施進(jìn)行尋求，使其工作效率、質(zhì)量以及服務(wù)等能夠快速的提高。所以，就要推進(jìn)情景化推薦模式，提高服務(wù)的推薦成效，相應(yīng)的提高這一工作的推薦質(zhì)量。

2.1 信息服務(wù)情景化的改變

對(duì)于知識(shí)服務(wù)來(lái)說(shuō)，是將所需的數(shù)據(jù)資料向需求者進(jìn)行提供，由于物聯(lián)網(wǎng)等相關(guān)技術(shù)的不斷深入發(fā)展，知識(shí)信息的增長(zhǎng)快速，而且越來(lái)越多，想要使人們獲知識(shí)的能力得以滿意，這一行業(yè)就必須對(duì)用戶的知識(shí)體系以及結(jié)構(gòu)等給予注重，同時(shí)將相應(yīng)的推薦服務(wù)進(jìn)行實(shí)施，使用戶的現(xiàn)實(shí)需求得以滿足。然而以往的這一工作，在數(shù)據(jù)傳送等方面都是有約束，未能結(jié)合用戶需求將服務(wù)進(jìn)行提供，未能體現(xiàn)出個(gè)性化服務(wù)的特點(diǎn)。同時(shí)，由于很多的數(shù)據(jù)信息，會(huì)涉及到知識(shí)服務(wù)的平穩(wěn)以及有效性，使得其必須以實(shí)際情況為出發(fā)點(diǎn)，與用戶的具體狀態(tài)相聯(lián)系在一起，注重用戶的多樣化要求，將合理的知識(shí)結(jié)構(gòu)、體系進(jìn)行推薦，使知識(shí)服務(wù)質(zhì)量得以提升。

2.2 大數(shù)據(jù)條件下知識(shí)服務(wù)的差異化

在知識(shí)庫(kù)中，其信息來(lái)源是非常廣泛的，庫(kù)中的數(shù)據(jù)數(shù)量也是非常巨大的，這些信息必然使得這一工作的困難程度不斷提升，特別是在保存、查詢以及變更數(shù)據(jù)時(shí)，未使大數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)分析需求得以滿足，使得數(shù)據(jù)的使用延時(shí)得以產(chǎn)生，使得用戶的使用質(zhì)量受到影響。此外，由于數(shù)據(jù)孤島的產(chǎn)生，對(duì)知識(shí)服務(wù)水平有著重要的影響，其主要原因就是由于知識(shí)體系未將數(shù)據(jù)傳輸、共享系統(tǒng)進(jìn)行建立，未能有效獲取知識(shí)，使得用戶的正常使用受到影響。在知識(shí)服務(wù)時(shí)，想要使用戶的情景化推薦更加合理，大多會(huì)以實(shí)名制的方式為主，然而倘若過(guò)度的數(shù)據(jù)挖掘，會(huì)造成個(gè)人信息丟失，會(huì)使用戶對(duì)這一對(duì)工作的認(rèn)可度產(chǎn)生影響。

2.3 大數(shù)據(jù)獲取難度越來(lái)越高

由于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，大數(shù)據(jù)的影響會(huì)造成這一工作的困難程度越來(lái)越大。特別是數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)信息復(fù)雜，使得采集、收集、傳輸知識(shí)結(jié)構(gòu)以及機(jī)制難度越來(lái)越高。同時(shí)，由于用戶需求的多樣化，加之市場(chǎng)環(huán)境的不斷變化，這樣會(huì)造成工作效率以及有效性受到影響。最后，在知識(shí)服務(wù)推薦過(guò)程中，想要使信息安全得以保證，與第三方服務(wù)信息進(jìn)行銜接，使得這一行業(yè)的挑戰(zhàn)越來(lái)越大。

3 構(gòu)建面向云計(jì)算的大數(shù)據(jù)知識(shí)服務(wù)情景化推薦體系

3.1 興趣描述

根據(jù)具體的情景興趣實(shí)際情況，以及情景化推薦模式與云計(jì)算并行推薦，構(gòu)建情景化推薦體系，從而提高知識(shí)服務(wù)水平，提升工作效率以及質(zhì)量，使其多樣化要求得以保障。

3.2 用戶情景興趣描述

想要不斷提高情景化推薦水平，提升推薦質(zhì)量，就要將用戶評(píng)分情景手段進(jìn)行使用，在評(píng)分過(guò)程中，用戶可以獲取個(gè)人屬性資料。在這之中，評(píng)分的內(nèi)容由Item來(lái)表示，同時(shí)情景能過(guò)Context來(lái)表示，利用兩者間的關(guān)系對(duì)其進(jìn)行分析，對(duì)用戶評(píng)分和用戶現(xiàn)在的情景相似情況進(jìn)行確定，這樣可以有效的描述出用戶情景興趣。

3.3 大數(shù)據(jù)知識(shí)服務(wù)情景化推薦

在具體進(jìn)行推薦時(shí)，結(jié)合用戶評(píng)分，對(duì)情景興趣進(jìn)行剖析，合理的建立推薦途徑。這一途徑必須保證可以獲取評(píng)分對(duì)其屬性的相關(guān)資料，同時(shí)結(jié)合評(píng)分修正情景，再通過(guò)評(píng)分結(jié)果值進(jìn)行估算的手段，使用戶想要推薦得以完成。

3.4 Map Reduce化的云計(jì)算并行推薦

通過(guò)Map Reduce中的Map函數(shù)，進(jìn)行編制和設(shè)計(jì)，使用戶的具體情況和全局搜索策略相符合，這樣使情景化推薦體系，將個(gè)性化的服務(wù)向用戶進(jìn)行提供。

3.5 建立情境化推薦方式

在情景化推薦時(shí)，一定要對(duì)詳細(xì)論述推薦流程給予關(guān)注。想要使知識(shí)服務(wù)的科學(xué)性、有效性得以實(shí)現(xiàn)，就一定要對(duì)推薦流程的規(guī)范化情況進(jìn)行注重。它的主要步驟有四個(gè)方面：①結(jié)合用戶搜索記錄以及情境興趣，通過(guò)云計(jì)算來(lái)進(jìn)行分析、記錄，通過(guò)大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行選擇。②篩選數(shù)據(jù)資料，通過(guò)云計(jì)算系統(tǒng)制定合理的服務(wù)，同時(shí)要與用戶的情境相結(jié)合，將與具體情形相區(qū)配的服務(wù)進(jìn)行建立。③服務(wù)制定結(jié)束后，將情境化推薦進(jìn)行實(shí)施，在這時(shí)推薦的內(nèi)容有三點(diǎn)，分別是閱讀方式、內(nèi)容以及安全，使用戶的現(xiàn)實(shí)需求得以滿足。④結(jié)合用戶的反饋，完善和改進(jìn)情景化推薦，使知識(shí)服務(wù)水平快速提高。⑤在工作時(shí)以用戶為主體，在應(yīng)用推薦時(shí)，要對(duì)用戶的體驗(yàn)、感受給予重視，將以用戶為中心的知識(shí)服務(wù)方式進(jìn)行建立，使用戶的多樣化需求得以滿足，使用戶滿意度得到提升。此外，還要使精準(zhǔn)推送得以落實(shí)，持續(xù)使這一推薦得以有效的傳輸，使其有效性、精準(zhǔn)性得以全方位的提升，這樣才能使用戶的滿意度得到有效的增加。

4 結(jié) 語(yǔ)

在現(xiàn)代知識(shí)服務(wù)中，最關(guān)鍵內(nèi)容就是面向云計(jì)算的大數(shù)據(jù)知識(shí)服務(wù)情景化推薦，其能夠結(jié)合用戶個(gè)人信息等資料，將服務(wù)向用戶進(jìn)行合理的推薦，同時(shí)使推薦的有效性、實(shí)時(shí)性得以滿足，使高質(zhì)量的知識(shí)服務(wù)向用戶進(jìn)行推薦，同時(shí)結(jié)合用戶的需求，來(lái)將與用戶實(shí)際相符合的個(gè)性化、情景化推薦服務(wù)進(jìn)行提供，從而不斷提升用戶的滿意度以及體驗(yàn)感受，不斷提高知識(shí)服務(wù)水平，使知識(shí)服務(wù)行業(yè)的平穩(wěn)發(fā)展得以有效推進(jìn)。

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收稿日期：2018-11-4

作者簡(jiǎn)介：徐 瑜（1989-）女，本科，主要從事系統(tǒng)運(yùn)維項(xiàng)目工作，有多年電信系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)服務(wù)經(jīng)驗(yàn)，工作中使用到天翼云服務(wù)整合hadoop、storm等多種大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，完善電信知識(shí)體系。