情境感知与用户兴趣建模：个性化信息推送新方法

“基于情境感知的用户个性化兴趣建模”这篇论文探讨了如何通过情境感知来构建用户兴趣模型，以提高个性化信息推送服务的质量。作者葛桂丽、袁凌云和王兴超在研究中提出了一个名为M-C-W的用户兴趣模型，该模型考虑了用户的行为和情境因素，同时结合显式和隐式兴趣度，以实现更全面、实时的兴趣表达。 在用户兴趣模型的构建中，情境感知扮演了关键角色。情境感知是指系统能够理解和响应用户的环境、时间、状态等多维度信息，这些信息可以反映出用户可能的兴趣变化。例如，用户的地理位置、时间、社交活动等都可能影响他们对信息的需求。通过对这些情境因素的分析，模型能够更准确地预测用户的实时兴趣。 论文中提到的M-C-W模型是一种融合了多维度信息的用户兴趣表示方法。M代表多维情境（Multi-context），C代表用户行为（User Behavior），W则代表显式和隐式兴趣权重（Weighted Interest）。通过分析用户的历史行为数据，模型能够捕捉到用户的显式兴趣，即用户直接表达的兴趣；同时，它还考虑了隐式兴趣，即用户未直接表达但可以通过行为推断出的兴趣。通过计算这两者的关联性，模型能够构建一个更全面的兴趣画像。 个性化信息推送服务依赖于高效、精准的兴趣模型。传统的兴趣模型往往只关注单一的兴趣表现形式，而M-C-W模型通过整合多种信息源，增强了模型的适应性和准确性。通过多角度综合计算用户的兴趣度，模型能够在不同情境下提供实时、个性化的信息推送，从而提升用户体验。 论文还进行了实验验证，证明了M-C-W模型的有效性和可靠性。实验结果可能包括模型在预测用户兴趣、提高信息推送满意度等方面的性能指标，这些验证为模型的实际应用提供了理论支持。 这篇论文为个性化信息推送领域提供了一个新的研究视角，强调了情境感知在理解用户动态兴趣中的重要性，并提出了一种结合显式和隐式兴趣的建模方法。这一工作对于优化信息推送服务，提高用户满意度具有重要意义，尤其在大数据和物联网背景下，用户兴趣的动态变化和情境感知的应用将更加重要。