[01148291]面向宽带网络的用户行为分析与个性化信息推送技术研究

1、用户行为分析与个性化信息推送技术是应用于CHI接口中的一项智能关键技术,特别是在宽带网络信息内容服务平台上,用户行为分与与个性化信息推送技术可以解决信息过载问题,提高信息服务质量,从而最终达到提升用户交互体验的作用。 2、课题主要开展了对用户建模、用户行为数据与用户描述文件的规范化、推荐机制、推荐算法和推送技术的全面深入研究,提出了用户的混合建模机制,制定了相应用户描述规范,并在此基础上提出了基于上下文信息的多策略推荐机制。还针对应有推荐算法中存在的各种问题,提出了多个相应的解决方案和创新算法,最终实现了具有一定智能化程度的主动推送服务。 3、课题在理论研究的基础上实现了基于用户行为分析的个性化信息推送软件服务包,并完成了与IPTV平台的应用师范,通过了软件测试和著作权登记,完成了项目计划任务书的考核指标。该软件服务包工作稳定,在不同的信息内容服务系统中都具有较大的应用前景。 按照课题任务书的相关说明和要求,本项目课题组进行了大量的研究工作,对用户行为分析和个性化信息推送领域的已有研究成果进行整理和分析,并总结了已有技术的优点和存在的问题,提出了一系列的解决方案和方法,课题组各项研究和开发工作的完成情况如下： （1） 对用户建模相关技术进行了创新性的研究,提出了结合基于内容与基于评分的混合用户建模方法,提高了用户建模的信息粒度,改善了用户建模的准确性和适用性; （2） 在用户建模技术研究的基础上,对用户行为数据和用户描述文件进行了规范的描述,制定了用户行为数据规范和用户描述文件规范,提高了信息个性化技术的通用性; （3） 对个性化推荐技术进行了全面充分的研究,提出了一种基于上下文信息的多策略推荐机制,提高了已有推荐机制的灵活性。针对已有推荐算法中存在的稀疏性、推荐质量和效率问题,提出了五种新的推荐算法,提高了内容推荐的质量和效率,解决了用户-项目评分矩阵的稀疏性问题; （4） 针对已有推送技术的效率问题,在实现用户终端状态跟踪的基础之上,建立了针对不同用户终端,结合用户兴趣知识进行具有一定智能化程度的主动信息内容推送服务; （5） 在理论研究的基础上,实现了基于用户行为分析的个性化信息推送软件服务包,并完成了与IPTV平台的对接。 通过课题组的技术攻关和软件实现,各项技术成果和技术指标均达到了课题任务书中的相关要求,其中基于用户行为分析的个性化信息推送软件服务包已通过了软件测试,并达到了以下技术指标： （1） 该课题实现了一款基于用户行为分析的个性化信息推送软件服务包。 （2）该课题所实现的软件服务包可对源数据库进行抽取,形成分析数据库,可通过设定规则、配置算法,对用户行为、偏好等进行分析,并给出推荐信息;课题所采用的用户行为模式分析算法的查询精度（Precision）达到了70%,查全率（Recall）达到80% ,符合计划任务书的指标要求。 （3）该课题所实现的软件服务包具备统计,分析等多项功能,并可通过工程模板为各类应用提供集成的视图展示能力,具有良好的可扩展性。