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文檔簡介
1、在經(jīng)濟社會與網(wǎng)絡迅猛發(fā)展的今天,產(chǎn)品與服務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)式的增長也使得人們?yōu)榱说玫阶约合胍男畔?,需要付出更多的時間成本。雖然搜索引擎等主動服務模式為人們獲取資源,提供了篩選途徑,但大眾化普適服務無法滿足人們?nèi)找嬖鲩L的個性化需求,無法真正在特定時間與地點等環(huán)境中為潛在用戶提供滿意并且合適的服務。因此,為適應人們的個性化需求,同時降低用戶的搜尋成本,推薦系統(tǒng)走進了大眾的生活,并為工作學習帶來了便利。個
2、性化推薦也成為了推薦服務的研究趨勢之一。
本文在對國內(nèi)外相關推薦技術的理論框架、算法實現(xiàn)與技術發(fā)展的研究基礎上,以人因工程研究領域中用戶體驗、決策理論與方法研究中相關知識為切入點,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個性化推薦方法進行改進。首先,在網(wǎng)絡閱讀領域應用貝葉斯網(wǎng)絡方法對影響用戶偏好的信息進行情景推理,構建子模型;其次,通過相關系數(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重系數(shù),基于用戶-
3、情景-項目之間的關系構建用戶偏好模型;再次,對傳統(tǒng)的用戶相似性計算方法進行改進,并實現(xiàn)個性化的推薦;最后,通過算例分析與實驗對比的方法,驗證基于情景分析的個性化推薦的有效性與推薦質(zhì)量的改善。應用情景理論研究個性化推薦的方法,與傳統(tǒng)的協(xié)同過濾算法相比,在推薦準確性上有很大的改進,說明了當前情景不同會對用戶在系統(tǒng)應用中的選擇決策有不同程度的影響。
基于情景的個性化推薦,綜合分析系統(tǒng)性能、用戶心理與環(huán)境因素,實現(xiàn)人機交互的一體化,對
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