一种基于情境融合感知的推荐方法技术
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及网络信息
，尤其涉及。
技术介绍
互联网的飞速发展和不断增长的信息资源使得信息指数激增，信息服务领域面临着“信息资源丰富，但获取有利用价值的信息困难”的问题，给人们带来很大的信息负担。一方面，网络上出现大量数据资源导致了 “信息过载”现象(information overload);另一方面，用户无法获取自己需要的信息资源。推荐系统(recommendation systems)作为一种以“信息推送”模式服务的重要方法，是解决信息过载问题的主要手段，它能够以用户为中心在分析预测用户需求的基础上主动给用户推送其可能需要但又难以获取的信息，通过根据用户的不同环境场合下的行为特征为用户推荐更具有利用价值的信息资源。同时，随着3G等无线网络技术的飞速发展，面向泛在环境下的个性化信息推荐服务将成为新的研究热点。智能移动设备的日新月异使得“3W”(whoever、whenever、wherever)梦想逐渐成为现实。智能设备成为人们获取信息的主要平台之一(如使用手机或平板电脑搜索信息、浏览新闻、阅读书籍、听音乐、看视频、收发微博等)。移动互联网给用户带来了方便，但也为个性化推荐系统提供了丰富的情境信息。用户的个性化情境信息具有敏感性，在不同的情况下相同的用户也会偏好不同的信息资源，并且在搜索过程中选择的策略也不同。因此，个性化推荐系统应考虑相关情境信息，将情境信息整合到推荐过程中以获得推荐的准确性和用户满意的服务。情境感知推荐系统具有“普适计算”和“个性化”的双重优势，有重要的研究意义和实用价值。本专利技术针对用户个性化信息需求具有情...
【技术保护点】
一种基于情境融合感知的推荐方法，包括如下步骤：步骤1：根据情境的定义和需求将情境分为物理情境和用户偏好情境；步骤2：通过参数学习和结构学习构建贝叶斯网络，推理计算某一环境中的物理情境匹配程度；步骤3：考虑到用户兴趣爱好随时间变化的动态性，将时间函数融入基于内容的推荐算法中，计算用户偏好情境的匹配程度；步骤4：综合考虑情境匹配度，对所有候选信息资源进行评分，并将排名前Top‑N的信息推荐给目标用户。
【技术特征摘要】
1.一种基于情境融合感知的推荐方法，包括如下步骤: 步骤1:根据情境的定义和需求将情境分为物理情境和用户偏好情境； 步骤2:通过参数学习和结构学习构建贝叶斯网络，推理计算某一环境中的物理情境匹配程度； 步骤3:考虑到用户兴趣爱好随时间变化的动态性，将时间函数融入基于内容的推荐算法中，计算用户偏好情境的匹配程度； 步骤4:综合考虑情境匹配度，对所有候选信息资源进行评分，并将排名前Top-N的信息推荐给目标用户。2.根据权利要求1所述的一种基于情境融合感知的推荐方法，其特征在于步骤2基于贝叶斯网络的物理情境匹配模型为:设当前物理情境为C(单一类型情境或多种类型情境的组合)，目标信息资源为DJ(l ≤ j ≤N)，则在物理情境C给定条件下，用户选择访问信息资源I的概率为: 3.根据权利要求1所述的一种基于情境融合感知的推荐方法，其特征在于步骤3基于资源内容的用户偏好情境匹配的方法如下: 步骤1:分析用户浏览行为获取用户偏好信息； 步骤2:采用基于经典的...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐小龙，曹嘉伦，王慧健，刘建侠，苏展，李玲娟，陈丹伟，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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