基于活动理论的移动设备情境感知信息推荐服务模型及应用研究.docx

基于活动理论的移动设备情境感知信息推荐服务模型及应用研究
基于活动理论的移动设备情境感知信息推荐服务模型及应用研究
摘要：
随着移动设备的普及和互联网的快速发展，移动设备用户在日常生活中越来越依赖于移动应用程序提供的各种服务和信息。然而，由于移动设备的局限性和用户行为的复杂性，用户常常面临大量的信息和服务选择，导致在特定情境下的个性化、有效的信息推荐成为一个重要的挑战。本论文提出了一种基于活动理论的移动设备情境感知信息推荐服务模型，通过综合考虑用户的个人特征、当前情境以及用户行为历史，实现了更加精准、个性化的信息推荐。
1.引言
移动设备的普及和互联网的快速发展使得人们可以随时随地获取到各种信息和服务。然而，由于移动设备的局限性和用户行为的复杂性，用户常常面临着大量的信息和服务选择，这给用户带来了很大的困扰。因此，如何实现在特定情境下的个性化、有效的信息推荐成为一个重要的挑战。活动理论是一个能够对用户行为和情境进行描述和分析的理论，通过对用户的活动进行建模可以更好地理解用户在特定情境下的需求和行为。本论文通过借鉴活动理论的思想，提出了一种基于活动理论的移动设备情境感知信息推荐服务模型，通过综合考虑用户的个人特征、当前情境以及用户行为历史等因素，为用户提供个性化、精准的信息推荐服务。
2.相关工作
信息推荐是一个非常活跃的研究领域，已经有很多相关的研究工作。其中，个性化推荐是信息推荐的一个重要方向，通过对用户的个人特征、兴趣爱好等因素进行分析，可以实现更加精准、个性化的信息推荐。情境感知是另一个重要的研究方向，通过对用户所处的情境进行感知和分析，可以更好地理解用户的需求和行为。然而，目前大部分的研究工作还没有将个性化推荐和情境感知进行有效结合，特别是在移动设备情境下的信息推荐领域还存在较大的研究空白。
3.模型设计
本论文提出了一种基于活动理论的移动设备情境感知信息推荐服务模型。首先，通过对用户的个人特征进行分析，包括性别、年龄、兴趣爱好等因素，建立用户的个人特征模型。然后，通过对用户当前情境进行感知和分析，包括环境、任务等因素，建立用户的情境模型。接下来，通过对用户行为历史进行分析，包括浏览历史、搜索历史等信息，建立用户的行为模型。最后，通过综合考虑用户的个人特征、当前情境以及用户行为历史等因素，实现个性化、精准的信息推荐。
4.实验与分析
为了验证所提出的模型的有效性和性能，本论文设计了一系列实验。通过收集真实的移动设备用户数据，包括个人特征、情境信息和行为历史等，构建了一个实验数据集。然后，采用所提出的模型对实验数据集进行分析和推荐，并与其他常用的推荐算法进行对比。实验结果表明，所提出的模型具有较高的准确率和召回率，能够实现更加精准、个性化的信息推荐。
5.应用研究
本论文提出的基于活动理论的移动设备情境感知信息推荐服务模型可以在各种移动应用中应用。例如，在电子商务应用中，通过对用户的个人特征、当前情境和行为历史等因素进行分析，可以为用户提供个性化、精准的商品推荐服务。在社交媒体应用中，通过对用户的个人特征、当前情境和社交关系等因素进行分析，可以为用户推荐适合的社交活动和朋友。在旅游应用中，通过对用户的个人特征、当前情境和目的地信息等因素进行分析，可以为用户推荐个性化的旅游路线和景点。
6.结论
本论文提出了一种基于活动理论的移动设备情境感知信息推荐服务模型，通过综合考虑用户的个人特征、当前情境和行为历史等因素，实现了个性化、精准的信息推荐。实验结果表明，所提出的模型具有较高的准确率和召回率，在各种移动应用中具有较大的应用潜力。未来的研究可以进一步完善模型，并在更多的移动应用场景中进行实际应用和评估。
参考文献：
[1]刘杰，李明磊.基于移动互联网的个性化推荐算法综述[J].计算机科学与探索，2016，10(2)：85-98.
[2]张婷，杨丽.基于移动设备的个性化推荐算法研究综述[J].中国科技论文在线，2017，11(5)：272-280.
[3]SchroederJ，DemirisG.Context-awarerecommendersystems:aliteraturesurvey[J].ACMComputingSurveys,2010,42(4):1-45.
[4]GuoJ，ZhangY,WangM.Activitytheorybasedcontext-awarerecommendersystemformobilecommerce[J].JournalofShiheziUniversity(NaturalScience)，2016,34(6):631-637.