基于境脉感知的同伴推荐研究 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:郑燕林

出品人:

页数:202

译者:

出版时间:1970-1

价格:36.00元

装帧:

isbn号码:9787560150413

丛书系列:

图书标签:

• 随便看看
• 推荐系统
• 社交网络分析
• 同伴推荐
• 境脉感知
• 用户建模
• 行为分析
• 个性化推荐
• 社交影响力
• 信息过滤
• 关系挖掘

《基于情境感知的同伴推荐系统研究》 简介： 在信息爆炸的时代，海量的商品、资讯和服务使得用户在进行选择时常常面临“选择困难”。传统的推荐系统虽然在一定程度上缓解了这一问题，但其推荐效果往往受限于对用户静态偏好和物品静态属性的理解，难以捕捉用户在特定时间和地点下动态变化的需求。为了解决这一局限，《基于情境感知的同伴推荐系统研究》深入探讨了情境（Context）这一关键因素在推荐过程中的作用，并提出了一种创新的同伴推荐模型，旨在提升推荐的准确性和个性化水平。 本书的研究核心在于“情境感知”。情境是一个多维度的概念，它包含了用户所处的物理环境（如时间、地点、天气）、社交环境（如与谁在一起）、任务环境（如正在做什么）以及用户自身的状态（如情绪、体力）等多种因素。这些情境信息能够显著影响用户的偏好和决策。例如，用户在周末晚上和朋友聚会时可能偏爱推荐餐厅，而在工作日的午餐时间则更倾向于推荐便捷的快餐；雨天时，用户对室内娱乐活动的兴趣可能会提高。本书强调，仅仅依赖用户历史购买记录或浏览行为，是无法完全理解用户在特定情境下的真实需求。 为了有效利用情境信息，本书首先对现有的情境感知推荐技术进行了梳理和分析，总结了不同情境因素的提取、表示和融合方法。在此基础上，研究团队提出了一种新颖的情境感知同伴推荐模型。该模型的核心思想是将“同伴”的概念引入推荐过程。这里的“同伴”并非指用户的实际朋友，而是指在相似情境下表现出相似偏好的匿名用户群体。通过分析大量用户的历史数据，模型能够识别出在特定情境下，哪些用户群体的选择与当前用户最为相似，并将这些“同伴”的推荐结果作为重要参考。 本书详细阐述了该同伴推荐模型的构建过程。模型首先通过多模态情境信息提取模块，从用户行为数据、设备传感器数据、外部环境数据等多源信息中，抽取并编码用户的实时情境。接着，通过一个情境嵌入模块，将提取到的情境信息转化为低维度的向量表示。这一过程能够捕捉情境之间的复杂关系，并为后续的相似度计算奠定基础。 在识别“同伴”方面，本书提出了一种情境相似度度量算法。该算法能够根据用户在不同情境下的行为模式，量化用户之间的相似程度。例如，它会考虑用户在相似时间、相似地点、相似活动下的推荐接受率、评分等指标。通过这种度量，模型能够找到那些在当前用户所处情境下，更有可能具有相似兴趣的“虚拟同伴”。 基于识别出的“同伴”，模型构建了一个同伴反馈集成模块。这个模块负责整合来自“同伴”的推荐信息。它并非简单地将所有同伴的推荐结果进行平均，而是会根据同伴与当前用户的相似程度、同伴在特定情境下的推荐成功率等因素，对同伴的推荐进行加权。最终，模型将聚合后的同伴反馈信息与用户自身的主动偏好相结合，生成更精准、更符合用户当下需求的推荐列表。 本书在模型设计和实现过程中，也充分考虑了实际应用中的挑战。例如，对于用户隐私的保护，本书提出了在模型训练过程中对用户数据进行匿名化和聚合处理的方法。同时，为了保证推荐系统的实时性和效率，模型也对计算复杂度和数据存储进行了优化。 为了验证所提出模型的有效性，《基于情境感知的同伴推荐系统研究》进行了一系列严谨的实验。实验采用了公开数据集以及真实场景下的用户行为数据，并在多种推荐场景下进行了评估，包括电影推荐、商品推荐和新闻推荐等。实验结果表明，与传统的基于用户画像或基于内容的推荐算法相比，所提出的情境感知同伴推荐模型在准确率、覆盖率以及用户满意度等方面均取得了显著的提升。特别是在用户偏好变化较大或信息稀疏的情况下，该模型表现出更强的鲁棒性。 本书不仅为学术界提供了一种新的同伴推荐建模思路，也为业界在开发更智能、更具人性化的推荐系统方面提供了理论指导和技术参考。通过深入理解并有效利用情境信息，结合创新的同伴推荐机制，本书的研究成果有望彻底改变用户获取信息和做出决策的方式，引领下一代推荐技术的发展方向。 本书特色： 聚焦情境感知： 深入剖析情境因素对用户偏好的影响，并提出创新的情境信息提取和表示方法。 引入同伴推荐： 创造性地提出“同伴”概念，通过分析相似用户群体的行为来辅助推荐，提升推荐的社会化和群体智能。 模型创新： 构建了包含情境嵌入、情境相似度度量和同伴反馈集成等核心模块的完整模型体系。 实验验证充分： 通过多组实验，在不同场景下验证了模型的优越性，提供了有力的实证支持。 理论与实践结合： 既有深入的理论探讨，也为实际推荐系统的开发提供了可行的技术方案。 本书适合从事推荐系统、信息检索、机器学习、人工智能等领域的研究人员、工程师以及对个性化推荐技术感兴趣的读者阅读。

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全英文，论文集，可以看看cnki里的中文小论文：“网络学习境脉”的概念模型，属于知识管理。

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