【摘 要】
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随着个人信息的增多,用户最大的交互负担,来自于用户在多种设备或者同一设备的不同任务之间切换时,需要去重新寻找当前任务所涉及的资源。而建立任务模型的目的就是为了更好
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随着个人信息的增多,用户最大的交互负担,来自于用户在多种设备或者同一设备的不同任务之间切换时,需要去重新寻找当前任务所涉及的资源。而建立任务模型的目的就是为了更好的管理任务以及任务相关的资源,使用户集中注意力在任务本身上,减少用户的交互负担。 为了支持以用户任务为中心的信息关联与信息获取,本文对任务建模、基于标题的内容分析以及推荐的实现进行了探讨。本文的主要工作包括: (1)根据需要采集的交互数据,设计和实现采集数据的方法和数据的存储方式。提出了一套具有清晰层次结构和描述的交互行为模型,它能够清晰的描述复杂交互环境中的用户交互行为,多层次支持记录和分析用户的交互行为。 (2)提出了一种基于LDA模型的任务建模方法。该方法通过把用户的语义行为按时间片进行切分,实现了时间片序列-任务-文件与LDA模型中的文章-主题-单词的对应。经过LDA方法的学习,得到了时间片-任务的概率分布和任务-文件的概率分布。为了对任务模型进行补充,提出了基于标题的内容分析方法,并用LDA方法建立了内容LDA模型。最后,对文件的关联关系进行了分析,并提出了一个基于任务模型和内容LDA模型的文件推荐策略。 (3)在分析系统的需求的基础匕,设计实现了一个基于任务的信息推荐系统。这个系统包括数据挖掘子系统和推荐子系统两个部分,通过两个子系统的结合实现了文件的推荐。最后,针对系统的任务建模功能设计了用户实验,描述了该用户实验的过程,对实验结果进行了分析。
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