基于情景化用戶偏好的學術信息服務

　　隨著社會進入大數(shù)據(jù)時代，信息超載問題越來越嚴重，用戶迫切需要符合自己學術研究的學術信息和高質(zhì)量的學術信息服務。《BR》為了提高學術信息服務質(zhì)量，本書提出基于情景化用戶偏好的學術信息服務研究。描述用戶偏好的內(nèi)容越準確，推薦給用戶的學術信息就越能與其需求一致。用戶偏好不是一成不變的，而是隨著用戶科研任務、科研方向等的變化而變化，如果學術信息推薦服務不能及時、準確地識別用戶偏好的變化，就不能準確計算出求解模式，推薦給用戶的學術信息就會出現(xiàn)錯誤，所以學術信息推薦服務必須考慮學術用戶研究課題、研究方向和興趣等方面的變化，必須將用戶偏好“情景化”，連續(xù)跟蹤、識別用戶偏好的變化，將情景化用戶偏好建模，應用于學術信息推薦服務中，才能更好地滿足用戶的學術信息需求。

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