以支付宝为研究对象探讨了情景化用户偏好对信息推荐的影响，提出了基于情景化用户偏好的信息推荐流程，改进了已有的推荐算法。将传统的协同过滤算法中由项目评分预测项目评分的模式调整为以用户收支模式预测用户的功能使用情况的模式。在推荐结果输出阶段，通过输出情景化将时间这一情景因素融入推荐结果的输出中，在合适的时间段向用户进行对应功能的推荐来提高用户对推荐结果的接受程度。
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