《中國人工智能學會通訊》——11.61 結束語

本文通過資料挖掘方法，對移動商務領域若幹基礎性和應用性研究問題進行了深入的探讨和研究。具體而言，本文首先結合移動商務領域的機遇和挑戰提出了使用者了解、應用了解及應用孵化三個不同的研究層面。基于這三個研究層面，進一步探索情境感覺的移動使用者個性化偏好挖掘方法等五個全新的研究問題。事實上，面向移動商務的資料挖掘方法和應用研究依然是一個新興的研究領域，尚有許多重要的研究問題值得深入探索。本文将未來的相關研究方向展望如下。

• 在使用者了解層面，移動使用者的偏好具有高度的動态性，經常會出現強烈的時序依賴特性，以及興趣偏好的主動、被動式轉移。是以，如何通過對移動使用者的曆史行為記錄進行分析，通過合适的方法對其行為的時序依賴性，以及偏好轉移性進行模組化将是一個有趣的研究方向。

• 在應用了解層面，随着各種新型移動應用和服務的不斷湧現，使得研究者需要積累更多的領域知識來進行應用分析和了解。舉例來說，近年來出現了許多關于體育健康、科學教育領域的移動App。通過對這些 App 所提供的服務進行分析，可以學習到許多關于移動使用者的隐式資訊，例如健康狀況、教育程度等。但是除了基本的資料挖掘算法以外，對于這些資訊的分析需要許多關于醫療、教育等領域的科學知識。是以通過與不同領域的研究者進行合作，對新型的移動應用服務進行分析并獲得具有領域啟發性的結果，将是一個非常有價值的未來研究方向。

• 在應用孵化領域，随着對移動使用者、移動應用了解的不斷深入，需要開發出更多具有前瞻性的移動智能應用和服務。相信通過與不同研究領域的專家進行合作，利用資料挖掘方法開發出“跨界式”的移動應用服務，将是移動商務智能研究在未來的一個重要方向。例如在醫療健康領域，可以通過資料挖掘算法為移動使用者預測其住宅附近的疾病發病率，并在使用者生病時推薦最合适的醫療機構。事實上，通過開發“跨界式”的移動應用，可以極大地擴充應用服務的閱聽人面，以及增加移動使用者的産品粘性。