當(dāng)前的移動(dòng)推薦系統(tǒng)只將位置信息作為推薦屬性處理，弱化了其在推薦中所起的作用，更重要的是忽略了移動(dòng)生活服務(wù)位置相關(guān)性和用戶空間運(yùn)動(dòng)有界性特征。針對(duì)該問(wèn)題，設(shè)計(jì)了基于位置簇的用戶偏好表示模型和移動(dòng)生活服務(wù)個(gè)性化推薦算法。該算法通過(guò)模糊聚類得到位置簇，使用遺忘因子調(diào)節(jié)用戶在該位置簇對(duì)服務(wù)資源屬性值的偏好，并且采用概率分布和信息熵理論計(jì)算屬性權(quán)重，按位置簇對(duì)用戶偏好和服務(wù)資源進(jìn)行匹配得到top-N推薦集。由于位置簇的定義，使得算法給出與用戶偏好相似度較高的服務(wù)資源。案例分析結(jié)果符合這一結(jié)論，從而驗(yàn)證了算法的有效性和精確性。