融合情境的移动美食推荐系统研究

王聪 刘启华 曹宇

摘要：随着移动互联网的快速发展，越来越多的用户选择使用移动终端来查找餐馆、酒店等生活服务类信息。移动互联网环境下，用户的需求偏好与用户所处的特定情境密切相关。该文结合情境感知技术和评论挖掘技术构建了一个融合情境的移动美食推荐系统框架，并开发移动美食推荐原型系统---CHRAR，为移动用户主动提供符合其情境的美食信息。实验结果显示：用户对该方法得到的推荐结果满意度高。

关键词： 情境感知；评论挖掘；情感分析；移动环境；推荐系统

中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2015）11-0255-06

Context Relevance Assessment and Exploitation in Mobile Recommender Systems for Delicacy

WANG Cong，LIU Qi-hua ，CAO Yu

（School of Information Technology， Jiangxi University of Finance and Economics， Nanchang 330013，China）

Abstract： With the rapid development of mobile internet， more and more users choose to use a mobile terminal to search restaurants， hotels and other life service information. In the mobile internet enviroment ，the requirement of users has various relevance with different context. This paper combined with the technology of context-aware and opinion mining to build a context-aware mobile food recommender system CHRAR. By providing customized delicacy information， we received overwhelming positive reaction from users.

Key words： context-aware； opinion mining； sentimental analysis； mobile -environment， recommender systems

随着移动互联网的快速发展，越来越多的用户选择使用移动终端来查找餐馆、酒店等生活服务类信息。艾瑞检测数据显示，2012年8月-2014年5月，移动端App和移动端网页的日均覆盖人数增长了147.0%和73.7% [1]。移动终端已经成为了用户获取信息的重要媒介。然而，在用户的信息获取成本越来越低廉的同时，信息甄别成本却变得越来越昂贵。加之移动设备的界面显示、终端处理、输入/输出等能力有限，为移动用户带来沉重的“移动信息过载”问题，导致移动网络资源利用率和用户体验受到严重影响。为此，移动推荐系统应运而生，它能够在分析预测用户需求基础上主动推送其可能需要但又难以获取的有用信息，并能够以用户为中心， 通过研究用户行为、兴趣和环境等，为用户推荐更具针对性的信息。

在移动环境下，用户的个性化信息需求具有高度情境敏感性，同一用户在不同情境下会偏好不同的信息资源，并在搜索过程中采取不同的选择策略[2-3]。因此，部分学者已经开始将情境信息融入到移动推荐系统中，将传统的“用户-资源”两维推荐模型扩展为包含多种情境信息的多维信息推荐模型，取得了较好的效果[4-5]。但是，在很多情境感知推荐系统的研究中，往往存在着情境信息难以量化，用户情境和项目特征之间的关联度也很难准确计算的问题。为此，本文采用实证研究方法分析用户情境和美食特征之间的关联关系，并使用层次分析法和情感分析技术计算不同情境下美食商户的特征权重，为移动用户主动推荐符合其情境的美食信息。

1 系统框架