基于情境感知的电子健康服务个性化推荐方法研究

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6、ecember2016浙江财经大学硕士学位论文摘要互联网服务的发展一方面给人们的生活带来了极大便利，另一方面也给人们带来了服务信息冗余的问题，导致人们在服务选择时感到困惑和迷茫。移动设备特别是智能手机的日益普及，让人们可以随时随地使用各种Web服务。同时，传感技术的发展，使得获取移动用户所处环境的情境信息变得更加方便快捷，而且获取的情境信息也更加全面丰富。因此，近年来越来越多的国内外学者开始关注情境感知服务的研究。然而移动设备的电量约束是移动用户进行服务选择时不可忽视的一个重要因素，因为用户总是希望选

7、择到既能满足任务需求又能节约电量消耗的最优服务。为解决以上问题，本文首先运用粗糙集理论来分析用户的归属关系，然后通过分析移动用户所处环境的情境信息，同时考虑移动设备的电量约束，最后在计算用户之间基于一般情境信息相似度以及位置相似度的基础上，提出了一种基于情境感知的电子健康服务个性化推荐方法，从而为用户推荐合适的电子健康服务。本文的研究内容和主要创新点如下：1.针对用户兴趣偏好的多样性和协同过滤推荐中的数据稀疏性问题，本文提出了一种改进的基于粗糙集的用户聚类算法。本文运用粗糙集理论对用户进行粗糙聚类分析

8、，找出目标用户的初始最近邻用户集，在此基础上再做进一步的推荐。实验证明聚类后再推荐，其推荐效果要优于不聚类直接推荐。2.针对用户所处的一般情境信息，本文提出了一种一般环境下基于情境感知的电子健康服务个性化推荐模型。近年来大部分电子健康服务相关研究虽然考虑了医生与用户患者之间的关系，却忽略了用户患者所处的情境信息，如用户所处时间、位置和心情等，然而这些情境信息对用户的健康服务偏好可能会产生一定的影响。因此，本文提出了一种一般环境下基于情境感知的电子健康服务