随着移动通信网络在与计算机网络融合加速,互联网服务范围不断扩大,人们通过智能手机“随时、随地”获取信息,创造更多的信息。然而,海量的信息让人们不堪重负,“信息过载”日益严重。以智能手机为代表的移动设备受限于屏幕大小、计算能力和信任机制,加重了“移动信息过载”和系统安全问题,导致用户饱受打扰、系统效率低。研究人员提出推荐系统来解决“信息过载”问题。但是,目前推荐系统不能很好利用移动智能设备提供的数据来了解用户当前状态,面临推荐动态性差问题;同时,恶意用户针对推荐系统的攻击,暴露出推荐系统脆弱性问题。我们基于移动感知的可信混合推荐系统主要就是为了解决这两个问题,提高推荐系统的推荐采纳率和安全性。本文的主要工作如下:1.推荐系统综述:研究推荐系统的发展和应用情况,并结合现在实际应用情况,指出传统推荐系统在移动互联网下面临的挑战。2.推荐算法的原理:分析经典推荐算法及其实现方法,并指出它们的优缺点。3.混合推荐系统的设计:阐述移动感知和可信的概念,并在改进算法的基础上,提出基于移动感知的可信混合推荐系统。4.系统实现和验证:实现可信混合系统,并通过实验与传统推荐系统对比,验证本系统在推荐采纳率和安全性方面的优越性。