摘要：随着移动社交网络的迅速发展，“移动信息过载”问题随之产生，移动社交网络服务中大量复杂的移动信息导致用户个性化服务需求被覆盖。为了实现对移动社交网络个性化用户偏好的及时、准确预测，本文结合上下文感知模型提出一种基于多维情景的移动社交网络用户偏好获取方法。首先，从上下文信息、用户认知行为、服务质量多维情景出发，分别提取基于有效上下文、基于用户有效认知和基于服务质量属性的用户偏好；其次，融合以上情景用户偏好构建移动社交网络用户偏好感知模型；最后，采用层次向量空间表示法来描述用户偏好模型，并通过基于用户反馈信息的更新处理机制完成对模型的更新。该模型实现了对移动社交网络用户偏好的快速预测、动态追踪和及时更新，提高了用户偏好预测的准确性，更好地满足移动社交网络用户的个性化信息需求。
分类：期刊> 自然科学与工程技术> 信息科技> 图书情报与数字图书馆
收录：CSSCI 南大期刊(含扩展版) > 北大期刊(中国人文社会科学期刊) > 统计源期刊(中国科技论文优秀期刊) > 知网收录(中) > 维普收录(中) > 万方收录(中) > 国家图书馆馆藏 > 上海图书馆馆藏
关键词：多维情景 移动社交网络 用户偏好 上下文 认知行为
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
