基于行为的动态兴趣管理模型DIM-BIC研究

本文《基于兴趣变化的动态兴趣管理研究》由王娅森撰写，针对分布式虚拟环境中的兴趣管理问题进行了深入探讨。作者在中国矿业大学计算机科学与技术学院，主要研究兴趣管理方法，其电子邮件地址为wangyasen@126.com。论文的核心观点在于提出了一种名为DIM-BIC的创新模型，该模型超越了传统兴趣管理方法，它在计算用户对特定实体的兴趣度时，不仅考虑了距离、实体类别、关键区域等静态因素，还引入了实时行为数据。 DIM-BIC模型的一大亮点在于其动态性，能够根据用户的实时行为动态调整兴趣度。这种调整是通过融合兴趣推荐的思想实现的，即通过对用户短期和长期行为的分析，识别并提炼出用户真正感兴趣的实体集合，从而为后续的数据收集和个性化推荐提供有力支持。这种方法使得兴趣度的调整不再是静态的，而是随着用户行为的变化而隐式调整，增强了系统的适应性和用户体验。 论文的关键技术点包括利用兴趣层次理论来指导通讯细节的控制，这有助于优化分布式虚拟环境中的信息传播效率。实验结果显示，相比于传统的兴趣管理方法，DIM-BIC模型在数据过滤方面表现出了显著的优势，证明了其在处理动态兴趣管理问题上的有效性。 论文的主要贡献在于提供了一个新颖的框架，将兴趣变化与实时行为结合，提升了分布式虚拟环境中的兴趣管理性能。关键词包括分布式虚拟环境、动态兴趣管理、兴趣度、推荐度和兴趣层次，这些都是研究者进一步探索和应用的基础。这篇论文对于理解和改进虚拟环境中用户行为分析和个性化服务具有重要的理论价值和实践意义。