《上下文情景語義感知的組推薦模型研究》是依託西安電子科技大學，由王靜擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：上下文情景語義感知的組推薦模型研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：王靜
- 依託單位：西安電子科技大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
本項目將上下文感知計算方法套用到推薦系統的模型研究中，通過上下文情景的分析與推理，實現用戶組的推薦。本項目利用上下文情景感知技術，融合智慧型手機，感測器網路和社交網路的多源數據，對這些數據進行情景建模和推理，從而得到上下文的線索，形成上下文情景的語義感知模型，獲得情景的高層語義知識。再結合用戶豐富群體行為，通過組推理的方法來預測用戶的組的行為模式，推薦滿足用戶組的需求。這些研究的開展，能自動地發現環境中可用的資源和服務，主動提供適套用戶組需求的服務，為用戶組提供相應的智慧型服務。
結題摘要
本項目研究了上下文情景感知技術，提出了計算情景感知的推薦框架——CSSGR。CSSGR獲取移動終端，感測器，及社會數據，進行上下文的分析和推斷，決定適當的推薦服務。本項目主要研究CSSGR如何收集不同的數據流，如何分析和融合不同的數據流，從而推斷出更高層次的情景意義。以研究推薦系統多層計算框架的計算理論和方法為核心，將情景信息的採集、建模、推理和服務等不同的工作，利用一個統一的計算框架來進行各個階段數據互動，以及最終的問題求解。主要解決了如下關鍵技術：（1）利用收集的數據進行情景的表示，進行情景上下文的推理；（2）全面的感知用戶所處的背景；（3）結合用戶組的定義以及推薦方法描述用戶之間的社會化關係，並利用這種社會化關係進行組的特徵描述；（4）識別出組的社會關係，再結合用戶的情景上下文，來獲得用戶全面的屬性，最終為用戶組產生相應的最最佳化的推薦服務。課題圍繞研究計畫目標，經過三年的努力，順利完成項目申請之初制定的上述研究內容。針對現有的理論成果進行創新和改進，為推薦系統領域內實際的一些研究問題提出了有效的解決方法。具體的研究成果請參見“研究工作主要進展和所取得的成果”。總計發表或錄用論文12篇。其中SCI收錄3篇，EI收錄9篇；申請專利4個，其中授權專利3個。已完成研究成果指標，並超出了預期。
