【摘 要】
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[目的/意义]用户画像是通过深度挖掘用户人口统计学信息、消费行为、社会关系、情境信息而抽象出来的标签化画像,为揭示用户行为特征并进行个性化推荐提供了依据。[方法/过程
【机 构】
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燕山大学互联网+与产业发展研究中心,燕山大学经济管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“云环境用户多兴趣图谱的移动商务关联性推荐模型及算法研究”(项目编号:71271186);教育部人文社会科学基金项目“大数据异构OSNs情境特征挖掘的社会化信任推荐方法及其应用研究”(项目编号:17YJCZH109);河北省自然科学基金项目“融合情境特征的大数据异构OSNs信任推荐模型及算法研究”(项目编号:G2017203319);河北省自然科学基金项目“大数据异构在线社
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[目的/意义]用户画像是通过深度挖掘用户人口统计学信息、消费行为、社会关系、情境信息而抽象出来的标签化画像,为揭示用户行为特征并进行个性化推荐提供了依据。[方法/过程]基于用户基本属性数据、用户行为属性数据以及用户情境属性数据抽象出了游客标签并进行了形式化表示,结合本体建模方法建立了游客的用户画像概念模型,在此基础上提出了基于用户画像的旅游情境化推荐模型并设计了一个景点推荐测试系统进行实验测试。[结果/结论]测试结果表明,基于用户画像的情境化推荐方法较好地融合了用户基本信息标签、行为信息标签与情境信息标签,获得了更优的推荐效果,验证了本文推荐方法的可行性。
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