基于情感空间的用户阅读兴趣模型研究

作者：赵泽昱; 陈健; 张月琴

来源：计算机工程, 2019, 45(01): 308-314.

DOI：10.19678/j.issn.1000-3428.0049196

• 情感模型
• 阅读兴趣模型
• 眼动追踪
• 情感量化
• 广义回归神经网络

现有多数新闻推荐方法将用户兴趣划分为感兴趣和不感兴趣,难以对用户兴趣实现更精细的描述。针对该问题,将情感空间的思想融合到推荐系统中,提出一种以情感为依据的阅读兴趣表述方法。采用广义回归神经网络对眼动追踪数据的分析,提取阅读兴趣和眼动追踪数据之间的关系,建立基于眼动数据的用户兴趣模型。实验结果表明,该模型预测准确率达到86%,比PLSR模型高7%,具有较高的实用性。

• 单位
  太原理工大学