基于情境感知的餐饮O2O推荐系统研究

• 作者: 吴邵宇 唐东平
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 情境感知 餐饮O2O 本体建模 规则推理 兴趣挖掘 混合推荐
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 应用开发研究
• 页码范围: 118-123
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 6946字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2020.01.021

摘要

餐饮O2O推荐具有情境敏感性,而普适计算和移动互联网的发展为更全面、更实时的情境信息的获取提供了基础,也使得对情境与推荐对象进行知识表示和推理成为提高推荐质量的关键.充分考虑移动商务活动中情境对用户需求的影响,设计了基于情境感知的领域本体模型结构并研究模型的实例化,通过规则推理实现餐饮O2 O推荐.在此基础上,提出基于关联分析的情境规则生成方法,根据用户的历史行为挖掘情境与推荐对象的通用关联模式.并通过基于内容推荐的用户兴趣模型与菜品特征模型来表示个人对菜品的特殊兴趣偏好,构建了基于情境和基于内容相融合的混合推荐系统.实验结果表明,该方法有效解决了基于内容推荐的用户冷启动问题,并可以提高餐饮O2 O推荐的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐东平		35	161	8.0	12.0
2	吴邵宇		1	0	0.0	0.0