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用户创造内容(UGC)近年来备受关注。UGC的聚合利用能创造巨大价值。本文研究UGC产品族设计问题。首先,通过应用公理设计理论,将问题转换为映射研究,解决了映射问题,也就解决了产品族设计问题。接着,针对公理设计理论中提供的Z型映射方法的局限性,结合超图理论,建立了超图设计模型六元组,并在此基础上,分别研究了功能域和物理域的域间映射、域内映射的过程,提出了新的映射方法:倒Z型映射和尖塔型映射,并对映射结果的评价与优化提出了一种算法思想。最后,以在线产品评论的产品族设计为例进行了应用说明。实例分析证明,本文提出的映射方法是可行的。 相似文献
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情境化推荐中基于超图模式的用户偏好漂移识别研究 总被引：2，自引：0，他引：2
识别用户偏好漂移是维护用户偏好模式、确保偏好描述准确的关键之一,随着移动商务的迅猛发展,近年来越来越受到重视.一个研究方向是基于聚类实现偏好漂移的识别,但目前研究对于资源对象间多元的弱关联处理存在不足,为此本文结合情境化推荐的特征,构建了情境化资源的超图模型,在对资源相似度、资源簇相似度、用户偏好漂移度等相关概念定义的基础上,提出了一种识别用户偏好漂移的方法.该方法在两阶段层次聚类架构中引入多级超图分割算法,通过两组实验验证了方法的有效性.本文对方法复杂性和应用机制也进行了探讨. 相似文献
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情境化信息推荐机制的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
传统推荐服务能够推荐给用户个性化的信息,因此在解决信息过载方面具有极大优势,但动态变化的"情境"对用户选择信息产品或服务的决定也可能产生重要影响,随着移动商务的迅猛发展,这种影响越来越显著.因此近来情境化信息推荐机制研究引起了广泛的关注,成为新的热点.本文综合评述了情境化信息推荐机制的研究现状,主要介绍机制的形式化定义、基于情境的推荐模式分类、不同模式下推荐机制实现的关键问题、实现技术以及推荐机制的评测研究,着重评述国外近期研究成果的特色、优缺点,最后给出未来可能的研究方向. 相似文献
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