眼动轨迹与喜好预测：一种电子商务语义提取新方法

"一种基于眼动轨迹的语义提取方法研究 (2013年)，利用眼动轨迹预测顾客对商品的喜好，适用于电子商务的推荐系统。通过眼动参数（如注视时间、瞳孔大小、眨眼次数和回视次数）的权重计算，结合G3(HI9算法和<JKJL算法进行语义提取。实验结果显示，该方法能有效预测顾客喜好，与实际喜好相符。" 本文探讨了一种基于眼动轨迹的语义提取方法，主要关注于在电子商务领域中预测用户对商品的喜好程度。眼动轨迹作为一种非侵入式的生物信号，可以揭示观察者对视觉刺激的注意力分布和兴趣点，因此在用户体验、市场研究和推荐系统中有广泛应用潜力。该研究借鉴了G3(HI9算法的概念学习思想，这是一种机器学习算法，用于从数据中自动发现模式和规律。 首先，研究者通过采集顾客观察商品时的眼动参数，包括注视时间（表示关注的持续时间）、瞳孔大小（反映情感反应）、眨眼次数（可能与认知加工相关）和回视次数（反映兴趣或困惑），这些参数被认为能反映个体对商品的情感倾向。 接下来，研究提出了一种眼动轨迹语义提取算法，该算法通过学习先验知识，确定各个参数的权重。使用<JKJL算法，通过计算正例（顾客喜欢的商品）和反例（顾客不喜欢的商品）之间的距离，来判断顾客对特定商品的喜好程度。这个过程涉及到距离度量的计算，如!"#"$%#&$，"%#&"，"#!$%#$，"%#$，"##（'($%（"）)’*"$%（"））+（"!）&$,&"，这些可能是特定的数学公式或者算法步骤，用于量化眼动参数之间的差异。 实验结果表明，该方法在预测顾客对水果图片的喜好上表现良好。记录的眼动参数与实际的喜好情况相匹配，例如，样本与正例的距离为#)P$，与反例的距离为%)#$，这些数值反映了预测的准确性。关键词包括眼动轨迹、语义、喜好预测和电子商务，表明研究的焦点在于如何利用眼动数据进行情感语义分析，并将其应用于实际的推荐系统中。 传统的推荐系统往往依赖于用户的浏览历史、购买行为和评分反馈，而缺乏对用户情感语义的理解。通过挖掘商品与用户之间的情感联系，这种基于眼动轨迹的语义提取方法有望提升推荐系统的个性化和准确性，提供更符合用户内心需求的服务。未来的研究可能进一步探索更多的眼动参数，优化算法，以及扩大到更多类型的商品和服务，以增强推荐系统的普适性和效果。