楊金慶 程秀峰 周瑋珽

摘 要：[目的/意義]情境感知推薦是推薦系統(tǒng)發(fā)展過程中的重要階段，其核心思想是將情境信息融入資源推薦的過程中，以此提高資源推薦系統(tǒng)的準確性。作為資源推薦的重要技術(shù)，情境感知推薦吸引了各領(lǐng)域的廣泛關(guān)注，逐漸成為資源推薦研究的重要組成部分。[方法/過程]本文以篩選于WOS、CNKI等數(shù)據(jù)庫的文獻集為研究對象，通過歸納總結(jié)的方法，首先系統(tǒng)梳理、總結(jié)了情境感知推薦的主要方法—情境前過濾推薦方法、情境后過濾推薦方法以及情境建模方法，然后從情境數(shù)據(jù)采集和情境感知應(yīng)用兩個方面總結(jié)分析情境感知推薦實踐進展，最后總結(jié)情境及情境感知技術(shù)對資源推薦研究的理論價值與實踐的現(xiàn)實意義。[結(jié)果/結(jié)論]未來研究將綜合3種主流情境感知資源推薦方法，以混合形式融合情境要素，構(gòu)建多維、復(fù)雜的情境推薦模型，進一步提升精細化、個性化信息資源服務(wù)體驗。

關(guān)鍵詞：情境感知;資源推薦;情境感知推薦

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2020.02.017

〔中圖分類號〕G250.73 〔文獻標識碼〕A 〔文章編號〕1008-0821（2020）02-0153-07

Research Review and Progress on Practice of the Resource

Recommendation Research Based on Context-awareness

Yang Jinqing1 Cheng Xiufeng2 Zhou Weiting3

（1.School of Information Management，Wuhan University，Wuhan 430072，China;

2.School of Information Management，Central China Normal University，Wuhan 430079，China）

Abstract：[Purpose/Significance]Context-aware recommendation is an important stage in the development of the recommendation system.Its core is to integrate context information into the process of resource recommendation，in order to improve the accuracy of the resource recommendation system.As an important technic for resource recommendation，context-aware recommendation has attracted extensive attention in various fields and has gradually become an indispensable part of resource recommendation research.[Method/Process]This paper took the literature collections selected from WOS，CNKI and other databases as the research object.Firstly，it combed and summarized the main methods of context-aware recommendation systematically-pre-spatial filtering recommendation method，post-context filtering recommendation method and context modeling.Then this paper summarized and analyzed the progress of the context-aware recommendation in practice from two aspects：context data collection and context awareness application.Finally，it summarized the theoretical value and practical significance of context-awareness and context-awareness research on resource recommendation research.[Result/Conclusion]Future research would integrate three mainstream methods of the context-aware resource recommendation，integrate contextual elements in a mixed form and build a multidimensional and complex context-aware recommendation model，finally further enhance the information resource service experience in a refined and personalized way.

Key words：context-awareness;resource recommendation;context-aware recommendation

移動智能和物聯(lián)網(wǎng)時代的開啟，促使網(wǎng)絡(luò)信息資源迅速增長，同時承載用戶行為信息的傳感器數(shù)據(jù)規(guī)模也在不斷攀升。信息資源過載（Information Overload）現(xiàn)象愈發(fā)嚴峻，用戶急需有效工具來快速、準確地獲取所需信息資源。推薦系統(tǒng)通過分析和預(yù)測用戶需求幫助用戶實現(xiàn)信息過濾，因此逐漸成為解決信息過載問題的重要手段之一。自1994年明尼蘇達大學(xué)研發(fā)基于用戶的協(xié)同過濾資源推薦算法以來，推薦系統(tǒng)的研究已經(jīng)歷幾十年的發(fā)展[1]。Adomavicius G等基于資源元數(shù)據(jù)與用戶行為數(shù)據(jù)構(gòu)建資源推薦的效用函數(shù)：u（c，s）=score（ContentBaseProfile（c）），Content（s））[2]，式中可以看出通常的資源推薦系統(tǒng)僅包含“用戶—資源”二維關(guān)系。面對越來越精細化的用戶需求，只依賴二維“用戶—資源”關(guān)系難以進一步提升資源推薦系統(tǒng)的準確性。

用戶偏好會隨著場景的轉(zhuǎn)換而波動，處于不同情境下的同一用戶，對相同資源的需求程度不同。情境感知技術(shù)能夠?qū)崟r獲取當(dāng)前情境信息，進而刻畫用戶所處狀態(tài)和行為規(guī)律，精準地描述用戶需求。因此，融合情境因素的資源推薦系統(tǒng)逐漸成為資源推薦研究中重要的研究方向，形成三維“用戶—情境—資源”關(guān)系的研究范式。目前，融入情境信息的方式可分為3類[2]：1）情境前過濾：基于特定情境進行數(shù)據(jù)的選擇和過濾，在確定推薦資源過程中，偏好預(yù)測方法可以采用任何傳統(tǒng)的推薦模型，也稱“前置情境過濾”或“情境預(yù)過濾”。2）情境后過濾：先是忽略情境信息，利用傳統(tǒng)的推薦方法產(chǎn)生推薦結(jié)果，然后篩選符合用戶情境的推薦結(jié)果，也稱為“后置情境過濾”。3）情境建模：該方法直接融合情境信息構(gòu)建偏好預(yù)測模型。

針對以上分析，本文以WOS、CNKI等數(shù)據(jù)庫為文獻來源，以“情境感知”、“Context Aware”和“推薦系統(tǒng)”、“Recommender System”為檢索詞，試圖從情境感知理論、融入情境信息方法和情境感知推薦系統(tǒng)實踐進展3個方面挖掘與總結(jié)現(xiàn)有研究理論、研究方法、研究實踐，并分析總結(jié)情境感知推薦現(xiàn)有研究范式，以期對未來的研究提供初步思路與參考。

1 情境感知相關(guān)理論研究

1.1 情境定義

研究者們從不同的角度給出了多種情境定義。Pascoe J認為情境是某一特定實體物理和概念狀態(tài)的集合[3]。Dey A K認為情境是用來描述實體狀況的任何形式的信息，其中實體可以是人、地點以及與用戶和應(yīng)用程序之間交互相關(guān)的對象[4]。Li X等將情境定義為能夠描述環(huán)境（靜態(tài)或動態(tài)）變化并有助于理解當(dāng)前狀況和預(yù)測潛在變化的任何形式的信息[5]。

從客觀實體角度，情境是地理位置以及人和物所處狀態(tài)描述[6]。從系統(tǒng)應(yīng)用角度，情境是指地點、用戶實體、時間、溫度等信息集合[7]。從信息屬性角度，情境是指能夠被用來描述實體狀態(tài)的所有信息，實體包括人物、地點或者物體[8]。從以往定義中可以看出，情境的定義主要根據(jù)研究角度的不同對情境信息種類進行枚舉，使得情境概念缺乏標準化和普適性。筆者認為，任何能夠描述環(huán)境及所含實體的狀態(tài)變化的信息都稱為情境信息。情境信息的多維性與可描述性能夠理解當(dāng)前環(huán)境狀態(tài)，預(yù)測潛在變化，有助于精準表達用戶需求。

1.2 情境分類

情境信息存在不同類別，同種類情境數(shù)據(jù)具有連續(xù)性。清晰、準確的情境分類有助于對情境信息的識別與利用，同時也是情境建模不可或缺的重要內(nèi)容。對情境進行分類有助于機器理解、感知用戶所處狀態(tài)，檢測何人（Who）、何時（When）、何地（Where）干了何事（What），并通過這些情境信息解讀為何（Why）發(fā)生狀態(tài)的轉(zhuǎn)變，這就是早期情境的分類，簡稱為“5W”[9]。Zimmermann A等將情境分為地點、環(huán)境、實體和時間[10]。Abowd G D等認為“環(huán)境”一詞和情境存在同義，不易于用戶理解，邊界性較差，擬采用“行動”來傳達用戶意圖[11]。

為加強不同情境的區(qū)分度，提高不同情境的個性化，研究者們將情境分為地點、實體、時間和行為，四者是描述特定實體狀態(tài)的重要情境類型。地點、實體、時間和行為4種情境類型不僅映射“5W”情境分類，而且可以作為一個標準應(yīng)用于其他情境信息。從情境定義可知，情境信息具有多樣性、復(fù)雜性及可描述性。地點、實體、時間和行為4種類型僅僅從事件的客觀構(gòu)成方面進行歸類，而面對不同的情境和不同的任務(wù)，應(yīng)依據(jù)任務(wù)目標，結(jié)合具體需求，在4類情境信息的基礎(chǔ)上構(gòu)建多層次的情境分類體系。筆者根據(jù)情境數(shù)據(jù)的來源是否為傳感器，將其分為物理情境和虛擬情境，也稱物理情境和語義情境。物理情境是從傳感器中獲取的情境數(shù)據(jù)。一般而言，一種傳感器可以感知一種特定的現(xiàn)象并檢測其相關(guān)變化。虛擬情境不是直接通過傳感器等硬件設(shè)備感知的情境數(shù)據(jù)，而是以軟件為媒介獲取的用戶行為痕跡數(shù)據(jù)（例如評分、訪問次數(shù)等），以及通過制定的推理規(guī)則從物理情境（低層情境）中推理的高層情境。結(jié)合以上分析，情境分類體系框架總結(jié)如圖1所示。

1.3 情境感知

自1992年Want R通過改進胸牌采集員工在公司中的地理位置開始，情境感知的相關(guān)研究逐漸引起學(xué)者們的關(guān)注[12]。情境感知是以情境概念為基礎(chǔ)發(fā)展而來的，情境是情境感知重要的數(shù)據(jù)源。Schilit B等于1994年最早提出了情境感知（Context Awareness）的概念[13]，并認為情境感知主要依靠傳感器收集用戶所處環(huán)境的時間、地點、活動等相關(guān)信息，以便于設(shè)備理解用戶的行為動機和目的等。Salber D等將情境感知定義為能夠?qū)崟r感知情境信息，提供靈活計算服務(wù)的功能[14]。Ryan N認為情境感知是檢測來自傳感器的情境數(shù)據(jù)，并允許用戶根據(jù)自身興趣和活動的需求計算物理和邏輯情境[15]。Brown P J將情境感知定義為能夠根據(jù)傳感器探測的當(dāng)前情境，自動地提供有效信息和采取相應(yīng)行動的感知技術(shù)[16]。Abowd G D等將情境感知定義為能夠依據(jù)用戶任務(wù)需求，利用情境信息給用戶提供相關(guān)信息和服務(wù)的感知技術(shù)[17]。Dey A K在此基礎(chǔ)上，認為情境感知（Context Awareness）通過傳感器（Sensors）及其相關(guān)技術(shù)使計算設(shè)備能夠感知到當(dāng)前的情境并調(diào)整自身狀態(tài)[18]。

情境感知本質(zhì)上是一種獲取、處理、分析情境數(shù)據(jù)以及情境信息的技術(shù)方法，又稱為情境感知技術(shù)。情境感知技術(shù)不僅包含情境計算，還包括情境信息。其中，情境被視為可被感知并用于描述實體所處狀態(tài)的數(shù)據(jù)源，或被抽象為用來表征與人際互動行為相關(guān)的實體以及實體本身狀況的信息資源。情境不僅刻畫了現(xiàn)實環(huán)境的客觀現(xiàn)象，也對特定實體所處情況進行表征[19]。因此，情境感知技術(shù)可以使得設(shè)備具有感知所處開放式環(huán)境中相關(guān)信息的能力，并且能分類、處理自身和交互產(chǎn)生的情境信息。情境感知的特點在于能夠根據(jù)傳感器等設(shè)備獲取的用戶狀態(tài)、地點等情境信息，實時地反映用戶需求及其偏好變化。

2 情境感知資源推薦方法

用戶行為與決策受情境因素影響，Bettman J R等[20]和Mallat N等[21]先后論證了情境信息融入推薦模型的重要性及可行性，為推薦模型融入情境信息提供理論支撐。莊貴軍等在購物場景下利用Logistic回歸模型分析發(fā)現(xiàn)一些情境因素對用戶購買意愿有明顯影響[22]。Baltrunas L[23]證實相同條件下，相比非情境推薦，情境感知推薦能夠提供更為有效和滿意的推薦結(jié)果。由此，不難發(fā)現(xiàn)融入情境信息的推薦模型是推薦系統(tǒng)發(fā)展的必然階段。

綜合以上分析，本文將從“用戶—情境—資源”三元關(guān)系視角剖析當(dāng)前融入情境因素的資源推薦研究范式。Adomavicius G等[24]認為融入情境信息的推薦方法可以分為三大類：1）情境前過濾：基于特定情境篩選需求相關(guān)的數(shù)據(jù)，即提前清洗、過濾輸入推薦模型的數(shù)據(jù)，并不涉及推薦模型本身的改造，評分方法仍可采用任何傳統(tǒng)的推薦模型。2）情境后過濾：先是忽略情境信息，利用傳統(tǒng)的推薦方法產(chǎn)生推薦結(jié)果，然后選取符合用戶情境的推薦結(jié)果。3）情境建模：該方法結(jié)合情境信息特點，融入重要性情境信息構(gòu)建情境推薦模型。情境前過濾和情境后過濾都是從用戶所處情境狀況的相似性匹配角度出發(fā)，合理過濾輸入數(shù)據(jù)和輸出結(jié)果。

2.1 情境前過濾

情境前過濾方法是將情境信息視為行為數(shù)據(jù)的屬性，以情境信息驅(qū)動數(shù)據(jù)的方式過濾與當(dāng)前情境無關(guān)的數(shù)據(jù)。該種融入方式只是將情境信息作為數(shù)據(jù)預(yù)處理的條件變量，并未涉及資源推薦模型。陳氫等依據(jù)當(dāng)前情境過濾歷史情境數(shù)據(jù)，提升傳統(tǒng)協(xié)同過濾推薦過程中用戶相似度計算的準確度[25]，在此過程中情境前過濾為在同一情境下計算用戶相似度提供了條件。劉紅等通過分析高校圖書館用戶的信息檢索、瀏覽記錄等歷史數(shù)據(jù)，結(jié)合歷史情境和當(dāng)前情境進行情境信息整合，得出用戶所處的綜合情境，構(gòu)建高校數(shù)字圖書館個性化信息推薦模型[26]。田雪筠從用戶偏好的連續(xù)性角度出發(fā)，通過計算用戶當(dāng)前情境與歷史情境的相似度篩選用戶歷史偏好行為數(shù)據(jù)，綜合預(yù)測用戶偏好程度[27]。翟麗麗等結(jié)合移動電子商務(wù)情境數(shù)據(jù)特點，利用改進的K-means算法聚類情境信息，篩選相似情境的用戶行為數(shù)據(jù)，提升用戶相似度計算的準確度，提升用戶滿意度[28]。劉海鷗等利用蟻群層次聚類方法對情境相似的用戶進行聚類，發(fā)現(xiàn)目標用戶的若干最近鄰類簇，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建面向圖書館大數(shù)據(jù)知識服務(wù)的多情境興趣推薦模型[29]。房小可等通過計算情境相似性構(gòu)建情境網(wǎng)絡(luò)得出情境關(guān)聯(lián)關(guān)系，發(fā)掘相似興趣的用戶[30]。

綜上，情境前過濾方法多結(jié)合當(dāng)前情境解決協(xié)同過濾推薦過程中的發(fā)掘相似用戶的問題，通過當(dāng)前情境與歷史情境數(shù)據(jù)的匹配，過濾掉無關(guān)數(shù)據(jù)，提高用戶相似度計算的準確率。情境前過濾可分為兩種：

1）直接前過濾：直接過濾的情境前過濾方法是指直接過濾與當(dāng)前情境無關(guān)或相關(guān)度過低的數(shù)據(jù)，剩余數(shù)據(jù)則是符合用戶所處的當(dāng)前情境。例如，如用戶希望在周末看書，則工作日的用戶行為數(shù)據(jù)將被直接過濾，僅以周末的用戶行為數(shù)據(jù)作為推薦數(shù)據(jù)集。

2）間接前過濾：間接過濾方法是指計算當(dāng)前情境與用戶歷史情境的情境相似度，然后通過聚類等過濾方法去除離群無關(guān)用戶，進而提升推薦的準確度。情境前過濾推薦流程總結(jié)如圖2。

2.2 情境后過濾

情境后過濾方法是先忽略情境信息，然后利用去情境化的數(shù)據(jù)構(gòu)建用戶—資源評分矩陣，采用傳統(tǒng)二維推薦方法預(yù)測評分，最后通過情境信息優(yōu)化推薦結(jié)果。

殷聰?shù)忍岢龌赥F-IDF的情境后過濾推薦算法，結(jié)合情境關(guān)聯(lián)概率和情境普遍重要性構(gòu)建情境偏好預(yù)測模型，然后調(diào)整傳統(tǒng)推薦初始預(yù)測評分[31]。曾子明等在構(gòu)建基于情境感知的移動閱讀個性化信息推薦模型的過程中，結(jié)合協(xié)同過濾思想在特定情境屬性下，計算讀者間的相似度，以特定情境屬性過濾相似度較低的度者，獲取Top-N讀者[32]。譚學(xué)清等運用信息增益理論獲取各情境信息權(quán)重，在當(dāng)前重要情境下對目標資源預(yù)測評分[33]，為處于特定情境下的用戶提供個性化推薦。

結(jié)合以往研究，情境后過濾先忽略情境信息，按照傳統(tǒng)推薦模型計算用戶對資源的偏好程度，然后通過分析當(dāng)前情境數(shù)據(jù)，構(gòu)建當(dāng)前情境下用戶偏好模型，調(diào)整初始偏好程度預(yù)測，也可依據(jù)情境屬性的可選擇性對推薦結(jié)果進行篩選。因此，情境后過濾方法可分為兩種：

1）直接后過濾：直接后過濾的方法是結(jié)合當(dāng)前情境屬性值從候選推薦資源集合中直接過濾掉與當(dāng)前情境無關(guān)或關(guān)聯(lián)度過低的資源，剩余資源則為情境后過濾推薦結(jié)果，即生成TOP-N推薦結(jié)果。

2）偏好預(yù)測調(diào)整：相較于直接后過濾方法，偏好預(yù)測調(diào)整較為復(fù)雜，是將用戶在當(dāng)前情境下對資源的偏好程度與傳統(tǒng)推薦模型計算的初始預(yù)測偏好加權(quán)調(diào)整，生成TOP-N推薦結(jié)果。具體流程如圖3所示。

2.3 情境建模

情境前過濾和后過濾方法雖都能提升資源推薦的性能，但是兩者仍有差別。Panniello U等實驗比較了情境前過濾和后過濾推薦資源的準確度，實驗結(jié)果顯示，情境后過濾優(yōu)于前過濾推薦方法[34]。此外，情境前/后過濾推薦方法僅僅利用部分情境信息表示用戶需求及偏好，易造成信息損耗。因此，此種以用戶當(dāng)前情境與歷史情境相似度來表示用戶需求或偏好的方法難以準確地刻畫用戶偏好或需求。

情境建模是實現(xiàn)情境感知應(yīng)用的核心內(nèi)容，單一情境信息難以描述用戶所處狀態(tài)以及用戶任務(wù)需求，只有融合多種情境信息才能準確揭示用戶行為特征及任務(wù)需求。Henricksen K等將情境建模定義為能夠區(qū)分不同情境信息，并能依據(jù)任務(wù)需求加以利用所獲情境信息[35]。情境建模是在情境數(shù)據(jù)特征的基礎(chǔ)之上，首先對情境進行分類，以便情境表達，然后根據(jù)分類結(jié)果并結(jié)合情境數(shù)據(jù)項確定情境分類的情境屬性，最后通過情境屬性間的關(guān)系，構(gòu)建情境模型。

情境模型是將用戶的情境信息融入于用戶偏好或需求挖掘模型，以其自身具有的多維度、精細化特點來幫助模型準確地刻畫用戶偏好。Anand S S等提出了一種推薦過程融入情境的方法，并且通過人類記憶模型來對用戶偏好進行建模[36]。洪亮等通過基于散列算法的共同興趣挖掘方法，融入情境信息挖掘用戶群體間的共同興趣，推薦模型聯(lián)合、關(guān)聯(lián)、協(xié)同共同興趣，以實現(xiàn)高質(zhì)量信息推薦[37]。李浩君等構(gòu)建活動理論視角下移動設(shè)備情境感知信息推薦服務(wù)系統(tǒng)框架，提出了基于情境本體建模與規(guī)則推理的信息推薦方法，將自定義規(guī)則與情境語義信息進行匹配計算，實現(xiàn)個性化信息推薦[38]。劉海鷗等融入情境信息擴展“用戶—資源”評分矩陣形成“用戶—項目—情境”評分矩陣，實現(xiàn)融合情境興趣的圖書館個性化推薦[39]。綜合以上研究，情境建模的具體流程總結(jié)如圖4所示：

3 情境感知推薦實踐進展

3.1 情境數(shù)據(jù)采集方面

情境感知推薦將情境信息作為資源推薦的重要要素，其首要任務(wù)是獲取情境數(shù)據(jù)。由于情境信息具有動態(tài)性，移動環(huán)境下的智能設(shè)備便成為理想的情境數(shù)據(jù)采集媒介。移動環(huán)境下情境數(shù)據(jù)采集主要經(jīng)歷兩個重要階段：1）本地情境存儲，缺乏交互階段;2）遠程實時上傳、可視化交互階段。

CORTEX[40]記錄、推理、融合情境數(shù)據(jù)，采用“事件—條件—行為”規(guī)則推理出高層情境信息。ContextPhone[41]將用戶本身視為情境元素之一，提升情境數(shù)據(jù)的可理解性和可控性。Momento[42]和MyExperience[43]解決隨機同步上傳數(shù)據(jù)和遠程控制功能，實現(xiàn)情境數(shù)據(jù)的實時獲取。EmotionSense[44]能夠感知個人情感、描述行為活動以及朋友間近距離互動，支持在線、離線以及多學(xué)科可擴展情境數(shù)據(jù)的交流。AWARE[45]具有采集、抽象處理各種傳感器數(shù)據(jù)生成高層情境信息功能，實現(xiàn)情境數(shù)據(jù)可視化、遠程實時上傳情境數(shù)據(jù)。

3.2 情境感知推薦應(yīng)用方面

結(jié)合以上情境感知推薦方法的總結(jié)分析，本部分將相應(yīng)地從圖書館、電子商務(wù)、商業(yè)旅游3個主要應(yīng)用方面分析情境感知推薦實踐進展。

1）圖書館資源推薦領(lǐng)域

圖書館作為知識的寶庫，知識可信度較高，是用戶知識獲得的主要途徑之一。針對用戶需求進行知識推薦時，將情境感知技術(shù)引入到圖書館知識推薦系統(tǒng)是非常必要的，有助于為用戶提供既符合當(dāng)前情境又滿足用戶需求的知識資源，從而增強知識推薦的準確性。情境感知技術(shù)應(yīng)用于感知學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)環(huán)境以及知識需求，以便在恰當(dāng)?shù)臅r間和地點協(xié)助用戶學(xué)習(xí)知識，提高學(xué)習(xí)效率。李靜云利用情境感知技術(shù)設(shè)計、構(gòu)建了移動圖書館知識推薦系統(tǒng)框架[46]。周玲元等提出通過情境感知技術(shù)構(gòu)建“智慧圖書館”服務(wù)平臺，實現(xiàn)圖書館實體與線上完美融合的個性化服務(wù)[47]。

2）電子商務(wù)推薦領(lǐng)域

精準營銷的首要條件就是理解用戶的需求和購買愿望，情境感知技術(shù)可以獲取用戶行為信息、感知用戶需求并刻畫用戶購買愿望。郭順利等結(jié)合移動O2O用戶特點，考慮情境感知因素，從用戶情境、社會情境、技術(shù)情境、商家情境、環(huán)境情境5個維度構(gòu)建O2O用戶需求模型，探索五大情境對O2O用戶信息需求的影響[48]。翟麗麗等結(jié)合了移動電子商務(wù)情境特點，將聚類方法與協(xié)同過濾方法進行結(jié)合，優(yōu)化聚類過程中初始點選擇問題并進行商品資源推薦[49]。

3）商業(yè)旅游推薦領(lǐng)域

在商業(yè)旅游領(lǐng)域，情境感知技術(shù)通過感知旅游情境信息和用戶情境來提升用戶的旅游體驗。旅游情境是一種將物質(zhì)性和精神性相融合的特殊情境信息。旅游情境不僅將抽象精神具象化、通俗化、故事化，而且可以突出旅游情境主題，凸顯地方特色。屈冊采用定性與定量分析，結(jié)合結(jié)構(gòu)方程研究方法，分析旅游景點的歷史情境、休閑情境和新奇情境，發(fā)現(xiàn)3種情境從不同方面對用戶旅游體驗產(chǎn)生影響[50]，從側(cè)面體現(xiàn)情境感知對提升用戶旅游體驗具有重要作用，但是并未探討如何將情境感知技術(shù)應(yīng)用于旅游行業(yè)。

4 總 結(jié)

本文從情境感知推薦理論與實踐兩方面展開，基于情境感知的資源推薦研究綜述和實踐進展分析，使得理論方法與實踐應(yīng)用相互印證。從本文的綜述和實踐總結(jié)中可以發(fā)現(xiàn)，基于情境感知的資源推薦研究不僅在理論層面不斷突破，而且廣泛應(yīng)用于各領(lǐng)域資源推薦的實踐中，進而提升各領(lǐng)域資源推薦服務(wù)體驗。

首先，從情境感知研究出發(fā)，本文對情境定義、情境分類、情境感知等概念進行述評，探討情境感知理論研究的重要進展，全面闡述了情境感知理論的基本概念，有助于加強研究人員對情境感知推薦研究思路的理解。

然后，根據(jù)情境信息作用于資源推薦的方式，本文將情境感知推薦方法分為情境前過濾、情境后過濾和情境建模3種，并依據(jù)此分類對情境感知推薦方法進行分類綜述。情境前過濾是將情境信息視為行為數(shù)據(jù)的屬性，以情境信息驅(qū)動數(shù)據(jù)的方式過濾與當(dāng)前情境無關(guān)的數(shù)據(jù)。情境前過濾本質(zhì)是以當(dāng)前情境屬性值過濾歷史情境數(shù)據(jù)作為推薦模型的輸入數(shù)據(jù)。情境后過濾是忽略情境屬性的作用，以“用戶—資源”二維數(shù)據(jù)構(gòu)建評分矩陣預(yù)測評分，最后通過情境信息調(diào)整推薦結(jié)果排序，其本質(zhì)是通過匹配當(dāng)前情境與推薦結(jié)果內(nèi)含潛在歷史情境信息以過濾情境不相關(guān)結(jié)果。情境建模是將情境信息作為用戶行為內(nèi)在的特征屬性信息融入推薦模型的構(gòu)建過程，從而準確表達用戶偏好或需求。

最后，本文結(jié)合以往情境數(shù)據(jù)采集應(yīng)用的理論設(shè)計，總結(jié)發(fā)現(xiàn)：情境數(shù)據(jù)采集工具的研發(fā)主要經(jīng)歷了兩個重要階段：1）本地情境存儲，缺乏交互階段;2）遠程實時上傳、可視化交互階段。從實踐印證理論的角度出發(fā)，本文從圖書館、電子商務(wù)、商業(yè)旅游3個方面分析了情境感知推薦實踐進展。未來，情境感知推薦實踐將結(jié)合行業(yè)特點，實時感知行業(yè)數(shù)據(jù)，記錄用戶行為數(shù)據(jù)，為智能資源推薦提供技術(shù)支撐，進一步提升精細化、個性化信息資源服務(wù)體驗。

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（責(zé)任編輯：陳 媛）