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1、第35卷第1期河南科技大學學報：自然科學版V01．35N0．12014年2月JournalofHenanUniversityofScienceandTechnology：NaturalScienceFeb．2014文章編號：1672—6871(2014)01—0049—04考慮行為和眼動跟蹤的用戶興趣模型萇道方，鐘悅(上海海事大學a．物流工程學院；b．科學研究院，上海201306)摘要：針對以往用戶建模信息來源單一，用戶興趣判斷模糊等缺點，本文以“淘寶網(wǎng)”及其用戶為研究背景，將眼動跟蹤、人機交互行為記錄技術(shù)
2、和回歸分析相結(jié)合，研究用戶人機交互行為和眼動跟蹤特征和用戶興趣三者之間的相關性，最終建立基于人機交互行為和眼動跟蹤的用戶興趣模型。并通過實驗驗證了該模型的有效性，為今后的智能化推薦系統(tǒng)建立奠定了基礎。關鍵詞：人機交互；眼動跟蹤；興趣模型；內(nèi)容推薦中圖分類號：TP391文獻標志碼：A0引言隨著電子商務和物流的快速發(fā)展，網(wǎng)上購物越來越便利。但是由于信息過載給網(wǎng)上購物帶來了新的困擾¨。而個性化內(nèi)容推薦系統(tǒng)可以為用戶解決這一問題，并且通過對用戶信息的挖掘分析發(fā)現(xiàn)用戶的需求偏好，最終把用戶感興趣的內(nèi)容和商品推薦給用戶
3、?，F(xiàn)在國內(nèi)外的主要研究有用戶建模、內(nèi)容建模和推薦算法這三大核心模塊。文獻[3—8]提出結(jié)合用戶的眼睛的基本參數(shù)運動特征來判斷用戶的興趣。用戶的興趣并不是絕對靜止的，而是會隨著外部環(huán)境的刺激和用戶自身情況的改變而變化的，當然也存在著一些相對穩(wěn)定的興趣。用戶建模需要對用戶的興趣做出客觀準確的描述，并建立合理的更新機制。為了客觀準確地描述用戶的興趣就需要對得到的用戶數(shù)據(jù)進行結(jié)構(gòu)化處理，細化用戶興趣?，力求做到及時有效的反映用戶的興趣狀態(tài)及特征。目前，多數(shù)研究只是結(jié)合了用戶的顯性信息反饋和簡單的行為及網(wǎng)頁內(nèi)容的挖掘
4、，缺乏對用戶行為和相關心理外在反映的綜合考慮，往往忽略了用戶的簡單無標記的行為，并不能真實反映其真實興趣這一事實。當前用戶興趣研究對用戶的行為分析片面，未對相關的人機交互行為和眼動跟蹤特征做定量分析，用戶興趣分類模糊簡單，不利于推薦系統(tǒng)精度和準確度的提高，最終影響推薦質(zhì)量。本研究結(jié)合“淘寶網(wǎng)”現(xiàn)有的商品及服務的分類方法，為方便系統(tǒng)推薦的項目內(nèi)容匹配和模型驗證，采用多維空間向量表示法來描述用戶興趣模型?。并將以基于人機交互和眼動跟蹤的用戶興趣判斷為基礎，為用戶的興趣判斷提供新的方法，并依此為基礎為用戶興趣建模
5、，可為更新機制提供新的理論依據(jù)。1用戶興趣模型的建立和更新為了建立準確、合理的用戶興趣模型，真實可靠地反映用戶的興趣偏好，最終高效、準確地給電子商務平臺的“淘寶網(wǎng)”用戶提供個性化的推薦服務，本文結(jié)合用戶顯性和隱性反饋信息，經(jīng)過處理分析建立“淘寶網(wǎng)”用戶興趣模型。其用戶興趣建模流程如圖1所示。1．1用戶興趣度模型的建立根據(jù)分析可得用戶對網(wǎng)頁i的興趣度與用戶的人機交互行為和眼動跟蹤參數(shù)有關。人機交互行為的綜合反映指標網(wǎng)頁觸發(fā)數(shù)c，和用戶的相對注視時間12]R及瞳孔直徑P能很好地反映用戶在“淘寶網(wǎng)”網(wǎng)頁瀏覽時的興
6、趣狀態(tài)。為了得到用戶興趣度與用戶人機交互行為和眼動跟蹤特征之基金項目：國家自然科學基金項目(71101090)；上海頂尖學術(shù)學科建設項目管理科學與工程；上海教委項目(12ZZ148，13YZ080)；交通運輸研究部項目(2012—329—810—180)；上海海事大學研究項目(20120102，20110316，20120125)作者簡介：萇道方(1978一)，男，河南封丘人，副教授，博士，碩士生導師，主要研究方向為信息處理與智能決策、人機與環(huán)境工程收稿日期：2013—08—30·50-河南科技大學學報：自
7、然科學版間的定量關系，通過實驗和分析，利用多元線性回歸挖掘用戶興趣度的函數(shù)表達式。一．一一一一一一一、，，用戶信息獲取模塊＼：塑疾、用戶顯眭反饋提取’’I(1)用戶人口統(tǒng)計特征用戶興趣ll用戶興(2)用戶的背景信息數(shù)度估計il趣提取(3)用戶的打分及評價據(jù)I(4)用戶的定制信息挖1用戶興趣表達ll用戶’。。一掘一_r～一I用戶隱性反饋提取l內(nèi)1(1)用戶的實時人機1容交互行為數(shù)據(jù)』表、＼匝用戶盤=興_=趣==模_三型／，I示(2)用戶的實時眼動——j跟蹤數(shù)據(jù)l興趣模型更新I(3)用戶的實時網(wǎng)頁I瀏覽內(nèi)容{=
8、=_二=二二=，推薦結(jié)果反饋或興趣需求變化提供推薦結(jié)果??一一甚一壤圖1用戶興趣建模流程設用戶對網(wǎng)頁的興趣度是人機交互指數(shù)C，、相對注視時間和用戶瞳孔直徑P的因變量，對每一組統(tǒng)計量c，、R、P，如果有：X=A木Cf+B木R+C術(shù)P+，J+，(1)稱式(1)為多元線性回歸模型。其中，s服從正態(tài)分布N(0，)；A，B，c，D為與cr，R和P無關的常量；是隨機誤差。X=A$C，+BR+CP+D，(2)稱式(2)為線性回
