基于复杂网络的移动社会性软件系统是山东省自然科学基金的项目,目的是运用各种先进的技术,开发一个性能良好的移动社会性软件资源管理平台,对众多的移动社会性软件资源进行有效的组织和管理,以便于移动社会性软件资源的高度共享和便利获取。移动社会性软件系统(MoSoSo系统)是移动网络和社会性软件的拓展和延伸,它真正实现了软件的社会性,把软件应用到人们日常生活的每个角落。一般的社会性软件并没有真正实现软件社会化,因为这些软件都要求用户坐在计算机前,受时间和地点的限制。而在MoSoSo系统中用户可以随时随地的使用移动设备(特别是手机、PDA)制造或者分享信息(如图片、随时随地的感想、声音、手机摄像……),不受时间和地点的任何限制,这才是用户真正参与社会行为的最有效方式。本文根据个性化信息推荐系统的研究和发展方向,在研究MoSoSo系统模型的复杂网络特性和功能特性的前提下,在MoSoSo系统中建立基于移动社会性软件特点的个性化信息推荐模型,使之性能更优越,并为移动社会性软件环境下的个性化信息推荐系统的使用提供更广阔的发展前景。个性化信息推荐系统是移动网络信息个性化服务的实现方式和未来的发展方向。随着MoSoSo系统的迅速发展,手持移动设备的用户对移动网络所提供的信息和服务也提出了新的要求,浏览信息不再是他们上网的唯一目的了,他们希望能够随时随地的掌握对他们有使用价值的信息,出于不同的兴趣爱好,不同的应用和目的,不同的用户对具体信息的需求是不同的,用户在盲目寻找信息时常常会陷入面对大量垃圾信息的尴尬境地。因此,从用户的角度出发要求移动网络提供的是一种经过筛选、整合、优化之后的个性化信息推荐服务。可以预见,个性化信息推荐服务将成为移动信息时代的一个基本特征,移动个性化信息推荐系统的研究和应用是一个不可阻挡的趋势。论文的具体研究内容和创新点如下:1、在已有项目《复杂移动社会性软件系统模型与方法研究》支持的基础上,对MoSoSo系统的一些典型特征作相关的研究,重点研究MoSoSo系统区别于其他软件系统的新特点,研究MSS模型的复杂网络特性和功能特性。2、构造了一个适合于MoSoSo系统的个性化信息推荐模型,且该模型可以推广到MoSoSo系统的其它功能模块的推荐系统中去。3、给出一种适合于MoSoSo系统的个性化信息推荐算法——基于MSS模型特征和信息项聚类的协同过滤推荐算法。在MoSoSo模型中,由于信息项的数量和变化都比较小,通过限制模型的大小,可以在一定程度上支持移动设备的个性化信息推荐。4、在MoSoSo系统模型的构建和功能特征研究的基础上,提出了个性化信息推荐服务模型,并以网络日志为例介绍MoSoSo系统中个性化信息推荐系统的结构设计框架。