分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-08-13 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对协同过滤推荐中由于项目和用户间关联因素的相互影响而存在项目偏差和用户偏好的问题,提出一种融合项目偏差与用户偏好的推荐算法。先进行聚类处理,包括LDA主题建模生成项目簇和K-means聚类生成用户簇;再依次根据项目簇和用户簇的约束生成项目偏差分,同时以用户项目评分及项目类型为基础,经过概率转移得到用户偏好分;最后以项目簇内已有评分的均值为基础,对项目偏差分和用户偏好分进行线性加权生成预测评分。对比实验表明,新算法能够根据不同的近邻得到合理的推荐,提高推荐的准确度。
分类: 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间: 2017-11-08 合作期刊: 《数据分析与知识发现》
摘要: 【目的】分析不同情境因素对用户步行路线规划的影响, 构建用户路线规划的情境模型。【方法】邀请30名用户完成室外步行导航实验, 对用户路线规划的情境和行为进行Spearman 相关性分析和多元线性回归分析。【结果】初始规划阶段, 目的地选择次数越多, 用户搜索时长越长; 对估计时间在意程度越高, 对路线的浏览时长越长。重新规划阶段, 不同性别和年龄的用户其主观时间压力不同; 任务困难度越高时其操作次数反而会减少。【局限】数据处理存在一定的主观性; 实验中其他因素给用户的心理和行为产生潜在影响, 可能会对实验结果造成一定的干扰。【结论】步行路线规划情境模型更关注行为因素, 揭示初始路线规划和重新规划路线的各个情境因素的关系, 为移动地图开发者提供参考价值。