基于多维情景的移动社交网络用户偏好获取研究
发布时间：2017-09-09 02:35
本文关键词：基于多维情景的移动社交网络用户偏好获取研究?
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【摘要】：随着移动社交网络的迅速发展,"移动信息过载"问题随之产生,移动社交网络服务中大量复杂的移动信息导致用户个性化服务需求被覆盖。为了实现对移动社交网络个性化用户偏好的及时、准确预测,本文结合上下文感知模型提出一种基于多维情景的移动社交网络用户偏好获取方法。首先,从上下文信息、用户认知行为、服务质量多维情景出发,分别提取基于有效上下文、基于用户有效认知和基于服务质量属性的用户偏好;其次,融合以上情景用户偏好构建移动社交网络用户偏好感知模型;最后,采用层次向量空间表示法来描述用户偏好模型,并通过基于用户反馈信息的更新处理机制完成对模型的更新。该模型实现了对移动社交网络用户偏好的快速预测、动态追踪和及时更新,提高了用户偏好预测的准确性,更好地满足移动社交网络用户的个性化信息需求。
【作者单位】： 湖北工业大学经济与管理学院;
【关键词】： 多维情景 移动社交网络 用户偏好 上下文 认知行为
【基金】：国家自然科学基金面上项目“移动社交网络环境下基于情景化偏好的用户行为感知与自适应建模研究”(71573073)的研究成果
【分类号】：G254
【正文快照】： 1引言近年来,随着互联网技术的普及和发展,计算机网络技术与无线通信网络技术迅速融合,移动电子商务、移动图书馆、移动社交等产业快速发展,移动智能设备的逐渐普及和完善使用户能够随时随地获取移动网络服务。然而,海量的移动网络服务及信息资源远远超出了人们所能接受、处理
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本文编号：817797
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