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个性化推荐成为当前学术界和实业界的研究热点, 然而用户偏好提取的粒度和精度却成为制约个性化推荐效果的主要问题之一。 本书在用户为中心的理论视角下, 通过心理学眼动实验发现并证实了屏幕视觉热区的存在, 从而将用户行为、偏好提取及分析单元细化至用户注视过的信息层面。借助屏幕视觉热区, 本书研究了用户实时注视的短文本关键词提取方法, 以及利用提取的关键词构建长期、短期、即时的用户偏好复合模型,并最终提供具有推荐解释功能的交互收敛式个性化推荐服务。
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