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文檔簡(jiǎn)介
1、在經(jīng)濟(jì)社會(huì)與網(wǎng)絡(luò)迅猛發(fā)展的今天,產(chǎn)品與服務(wù)的多樣性往往讓用戶迷失在選擇的洪流中,而核心數(shù)據(jù)噴發(fā)式的增長(zhǎng)也使得人們?yōu)榱说玫阶约合胍男畔?,需要付出更多的時(shí)間成本。雖然搜索引擎等主動(dòng)服務(wù)模式為人們獲取資源,提供了篩選途徑,但大眾化普適服務(wù)無(wú)法滿足人們?nèi)找嬖鲩L(zhǎng)的個(gè)性化需求,無(wú)法真正在特定時(shí)間與地點(diǎn)等環(huán)境中為潛在用戶提供滿意并且合適的服務(wù)。因此,為適應(yīng)人們的個(gè)性化需求,同時(shí)降低用戶的搜尋成本,推薦系統(tǒng)走進(jìn)了大眾的生活,并為工作學(xué)習(xí)帶來(lái)了便利。個(gè)
2、性化推薦也成為了推薦服務(wù)的研究趨勢(shì)之一。
本文在對(duì)國(guó)內(nèi)外相關(guān)推薦技術(shù)的理論框架、算法實(shí)現(xiàn)與技術(shù)發(fā)展的研究基礎(chǔ)上,以人因工程研究領(lǐng)域中用戶體驗(yàn)、決策理論與方法研究中相關(guān)知識(shí)為切入點(diǎn),綜合考慮人的便利性、滿意度等主觀因素,引入情景分析理論對(duì)個(gè)性化推薦方法進(jìn)行改進(jìn)。首先,在網(wǎng)絡(luò)閱讀領(lǐng)域應(yīng)用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)影響用戶偏好的信息進(jìn)行情景推理,構(gòu)建子模型;其次,通過(guò)相關(guān)系數(shù)法確定情景信息、用戶基本信息和歷史行為信息之間的權(quán)重系數(shù),基于用戶-
3、情景-項(xiàng)目之間的關(guān)系構(gòu)建用戶偏好模型;再次,對(duì)傳統(tǒng)的用戶相似性計(jì)算方法進(jìn)行改進(jìn),并實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的推薦;最后,通過(guò)算例分析與實(shí)驗(yàn)對(duì)比的方法,驗(yàn)證基于情景分析的個(gè)性化推薦的有效性與推薦質(zhì)量的改善。應(yīng)用情景理論研究個(gè)性化推薦的方法,與傳統(tǒng)的協(xié)同過(guò)濾算法相比,在推薦準(zhǔn)確性上有很大的改進(jìn),說(shuō)明了當(dāng)前情景不同會(huì)對(duì)用戶在系統(tǒng)應(yīng)用中的選擇決策有不同程度的影響。
基于情景的個(gè)性化推薦,綜合分析系統(tǒng)性能、用戶心理與環(huán)境因素,實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互的一體化,對(duì)
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