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时间:2018-11-05
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1、普适个性化内容推荐系统的工作机理研究【摘要】普适个性化内容推荐是大数据时代的一种新的服务形式,也是近年来学术界和业界关注的热点问题。本文针对国内外现有研究缺乏学习机制和集成多种内容推荐业务的支持性系统的解决方案的问题,在前期研究的基础上,结合语义网服务技术,提出基于螺旋模型的服务系统工作模式,使各种服务有效运转,共同实现整体目标,以支持各种内容推荐业务方便而灵活的构建。 【关键词】普适个性化推荐上下文感知螺旋模型语义网服务 一、引言 以普适计算为核心的信息环境带来了许多新的生产模式和生活理念,成为未来不容忽视的巨大经济
2、驱动力,不少国家都将普适信息环境的建设作为新一轮国家信息产业战略的主导[1]。普适个性化内容推荐是指根据用户偏好、行为习惯和时空环境等因素,将相关内容通过各种网络和终端主动推送给用户的一种动态的个性化服务模式。该领域的研究将个性化服务、上下文感知计算和语义ily:微软雅黑,Helvetica;font-size:16px;line-height:28.799999237060547px;"/> 目前,该领域的研究仍处于探索和试验阶段,成熟的规模化应用并不多见,主要问题在于缺乏从知识发现与知识组织视角构建情境与服务关系的方法
3、,缺乏集成多种内容推荐业务的支持性系统的解决方案[4]。由于目前缺少从数据分析、知识管理视角构建情境与用户内容偏好关联的研究,那么在给用户提供服务的工作过程中需要哪些类型的上下文数据,采取何种策略和次序获取并将其与知识库中的目标情境匹配,当存在不完全匹配问题时应采取何种策略等,对于这些后续问题的研究就更加薄弱。本文在前期研究[5]的基础上针对普适推荐服务的目标,结合语义ily:微软雅黑,Helvetica;font-size:16px;line-height:28.799999237060547px;"/> 二、基于螺旋模
4、型的服务运作模式 (一)上下文信息获取的依赖关系。 本文将上下文(Context)定义为描述用户情境(Situation)特征的信息。上下文之间具有推理关系、类属关系,一种上下文数据的获取需以另一种数据的获取为前提。在系统实际运行过程中并非时刻对知识库中描述目标情境的所有上下文数据进行一系列的获取、推理和匹配任务。 在情境偏好分析中,处理的是用户与系统交互的历史数据,对描述情境的上下文数据并不需要区分获取时的依赖关系。例如,要获取天气情况的数据,先要获取用户位置数据;要获取用户活动状态信息,首先需获取时间、位置、用户日
5、程等信息再通过推理导出等。然而,在系统的工作过程,并不是时刻对所有的上下文数据进行获取、解释、然后对目标情境进行匹配。因为目标情境中的上下文属性值对之间是合取关系,那么在对目标情境和现实情境的匹配时首先只需得到较容易获取的上下文数据,例如:时间、位置等,当这些上下文数据与情境中的上下文取值匹配时,再获取其它的上下文数据,如:温度数据、用户活动状态等。这样减轻了系统运行的工作负载,利于节省服务资源、降低时间开销和用户费用。图3-1中描述了部分上下文数据获取的依赖关系。这里的主从关系并不同于相关文献中定义的直接和间接上下文,直接
6、上下文是指原始的上下文数据,间接上下文是指通过推理导出的上下文概念。主上下文是指在获取过程中不依赖于其它上下文的类型,而从上下文的获取需要以另一种上下文的获取为前提。当然,具体应用过程中由于感知设备的采用情况不同,这种主从关系并非绝对不变,例如:如果用户移动终端上具有温度感知的功能,那么可以直接由该温度传感器获取温度数据,就不需要先获取用户位置信息再通过调用温度ily:微软雅黑,Helvetica;font-size:16px;line-height:28.799999237060547px;"/> (二)服务运作的逻辑。
7、 内容服务的提供过程中需要多种ily:微软雅黑,Helvetica;font-size:16px;line-height:28.799999237060547px;"/> 基本思想是:对于时间上下文的处理采取由粗到细的原则,在总体上下文处理上采取由主到次的原则,逐步地对上下文进行获取和匹配,在综合评价的基础上作出内容推送、类目排序或继续获取上下文数据的决策。图中的原始起点表示不考虑任何动态上下文的情况,即是传统的二维空间方法。例如:若给用户推送某种内容,通过相似性计算的方法在用户偏好数据库中查找到具有该内容偏好的用户,根
8、据用户ID在该用户的情境偏好知识库中选择出可以推送该内容的情境构成待匹配的目标情境集(STS,SetofTargetSituations),取得其中的主上下文属性:时间、位置,通过设置特定的时间间隔探测的方式,如果时间与某个情境中的时间匹配,则调用位置感知服务取得用户的位置信息判断与该情境
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