推荐系统交互性研究综述

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1、推荐系统交互性研究综述摘要：推荐系统扮演着指导用户个性化决策的角色，帮助用户发现符合自己兴趣的信息。在过去的10多年中人们从多个角度对推荐系统进行了研究：预测精度，算法的可扩展性，知识来源，推荐项目和任务的类型，评测方法等。已有的研究工作大多集中在推荐算法上，在从用户角度设计系统和用户与推荐系统的交互方面的研究并不多。本文将总结分析个性化推荐领域屮交互性的现状，探寻冇效的交互设计方法，并尝试给出该方向未来有价值的研究点和自己思考。关键字：人机交互；推荐系统；用户界面；交互查询中图分类号：TP31文献标识码：JD0I:10.3969/j.issn.1003-6970.2013.08.05

2、9木文著录格式：［1］杨淑梅•推荐系统交互性研究综述［J］・软件，2013,34（8）：154-1580引言自1995年斯坦福大学的MarkoBalabanovic等人在同一会议上推出了个性化推荐系统LIRA以來，推荐系统得到广泛应用并取得了良好的成效。国内外互联网已经出现众多个性化推荐产品，涉及领域包括电子商务、新闻、音乐和电影等，如亚马逊（Amazon）的图书推荐网站、豆瓣音乐和潘多拉（Pandora）的音乐推荐网站、Netflix电影推荐网站、通过分析人帮助用户做决定的Hunch网站、推荐视频的网站Hulu等。个性化推荐系统已经成为目前解决信息过载问题最有效的工具，其本质是信息过

3、滤。它通过建立用户与信息产品之间的二元关系，利用U有的选择过程或相似性关系挖掘每个用户潜在感兴趣的对象，进而进行个性化推荐。对推荐系统的分类并没有统一的标准，很多学者从不同介度对推荐方法进行了不同的划分。但主流的推荐方法基本包括以下4种：基于内容推荐、协同过滤推荐、基于知识推荐和混合推荐。推荐系统是数据挖掘系统的一类，但它又与其他数据挖掘系统不同，这主要体现在推荐系统的实时性和交互性上。推荐系统主要面向的是用户，它不但根据用户以往的历史记录，更需要依据当前一段时间的行为数据给出实时反馈，并不断与用户进行交互，对用户反馈进行分析来修正和优化系统的推荐结果。交互设计是指对产品、环境和系统的

4、运行方式，以及传达这种运行方式的外观界面等的设计与定义。交互性设计实现了用户与系统之间的对话，以及用户以系统为媒介而进行彼此间的交流。一个在线推荐系统(RS)的推荐准确性大多依赖于它底层的算法，然而推荐系统最终的有效性却不仅与算法的质量有关。推荐系统的目标是给用户介绍他们可能感兴趣的物品，并说服用户尝试这些物品。研究显示，一个有效的推荐系统，能激发用户对系统的信任，有透明的系统逻辑，给用户推荐新的而不是他们已知的物甜，提供推荐物甜的详细信息，提供改进推荐的途径，用户愿意与系统进行跟多的交互已得到更有效的推荐［1］。1交互信息可视化一级标题交互信息可视化(interactiveinfor

5、mationvisualization)和推荐技术都是解决信息过载的有效途径。交互可视化的主要优点在于一个多维的呈现能让用户更容易了解到数据的多方面信息［2］。传统推荐方法是提供一个按照兴趣排序的清晰的物品列表。对推荐进行解释来提供系统透明性和增强用户信任也得到了大量的研究［3］。多数情况下，这些解释是以纯文木的形式出现，向用户指出:“因为你选择了或高度评价了：电影A”。可视化推荐不仅能支持系统透明度，还可以让用户通过与系统交互来获得搜索过程中的自主性和控制能力，这方面的研究已经有一些。已有的可视化推荐的研究主要集中在协同过滤推荐系统的交互上。比如PeerChoose讥4］,一个可视化

6、的交互推荐平台，它是利用图形来呈现用户和推荐项目之间关系的协同过滤推荐系统。一些社交推荐系统对标签特别关注，这方面的代表是SFViz(SocialFriendsVisualization)［5］,将用户和用户兴趣之间的连接可视化，帮助用户找到与他们有相似兴趣的潜在的朋友。该系统用到了一种径向空间填充技术(RadialSpace-Filling,RSF),利用边缘捆绑将一个标签树和一个圆型布局可视化，进而展示社交网络。可视化方法能超越传统的以文本列表或上下文注释呈现推荐结果的形式，而且不同的可视化界面会影响到用户对推荐结果的评价［6］。一些研究表明可视化推荐对提供用户满意度和增加用户与系

7、统的交互都有积极的影响［7］。比较典型的可视化推荐系统是匹兹堡大学的PAWS实验室开发的ConferenceNavigator和CoMeT(CollaborativeManagementofTalks)oConferenceNavigator是一个服务于学术会议的与会者的系统，它除了提供一般的信息如会议列表，会议日程以及允许用户设置自己感兴趣的讨论，用户之间还可以互相关注來建立联系。但这个会议导航系统的特色在于它能够以可视化的形式展现聚集的用户