基于情景感知的用户兴趣推荐模型

摘要：

随着电子商务和互联网的发展与普及,面向用户的个性化推荐越来越被重视,传统的用户兴趣模型只考虑到用户本身对项目的行为,忽略了用户当时所处情景.因此文中提出了基于情景感知的用户兴趣模型,将用户的浏览行为与情景因素相结合,从两个方面深度挖掘了用户对项目的兴趣,明确了用户对项目的关注度,从而准确地为用户进行聚类,并根据用户聚类的结果对目标用户进行推荐.实验结果表明,该推荐模型的准确率高于其他传统推荐算法的准确率,本模型能更好地挖掘用户兴趣,适应用户的兴趣变化,并且能够更好地解决用户面临的众多信息无从挑选的问题,提高了用户的满意度.因此,需要从多个角度挖掘用户隐藏的信息,能够更好地为用户提供个性化的推荐.

关键词：用户聚类、情景感知、个性化推荐、用户兴趣

所属期刊栏目：46

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家社科基金项目16BJY125;黑龙江省新型智库研究项目18ZK015;黑龙江省哲学社会科学研究规划项目17GLE298,16EDE16;哈尔滨商业大学校级课题18XN065

在线出版日期：2019-07-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：502-506,510