【摘 要】
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算法推荐在大数据时代是用户获取信息的重要渠道,推荐质量关乎用户的体验态度。如今在用户基数庞大的音乐推荐系统背后,推荐质量参差不齐、用户心理感受被忽视,该领域缺乏一
【基金项目】
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国家社会科学基金艺术学一般项目(16BH134)
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算法推荐在大数据时代是用户获取信息的重要渠道,推荐质量关乎用户的体验态度。如今在用户基数庞大的音乐推荐系统背后,推荐质量参差不齐、用户心理感受被忽视,该领域缺乏一个通用的用户评价指标体系。因此,研究以用户心理体验为导向,在文献回顾和深度访谈的基础上,编制出适用于音乐推荐系统评价的初始量表,通过预调查和正式调查,并采用探索性因素分析、验证性因素分析等统计方法对调查结果进行检验分析,最终获取由内容性、功能性、页面设计、感知易用性、感知体验、干扰风险和质量风险七个维度构成的音乐推荐系统用户评价量表。研究进一步对
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