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出版者:World Scientific Publishing Company

作者:Gulden Uchyigit

出品人:

页数:250

译者:

出版时间:2008

价格:$72.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9789812797018

丛书系列:

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具体描述

Contents:

==User Modeling and Profiling:

* Personalization-Privacy Tradeoffs in Adaptive Information Access (B Smyth)

* A Deep Evaluation of Two Cognitive User Models for Personalized Search (F Gasparetti & A Micarelli)

* Unobtrusive User Modeling for Adaptive Hypermedia (H J Holz et al.)

* User Modelling Sharing for Adaptive e-Learning and Intelligent Help (K Kabassi et al.)

==Collaborative Filtering:

* Experimental Analysis of Multiattribute Utility Collaborative Filtering on a Synthetic Data Set (N Manouselis & C Costopoulou)

* Efficient Collaborative Filtering in Content-Addressable Spaces (S Berkovsky et al.)

* Identifying and Analyzing User Model Information from Collaborative Filtering Datasets (J Griffith et al.)

==Content-Based Systems, Hybrid Systems and Machine Learning Methods:

* Personalization Strategies and Semantic Reasoning: Working in Tandem in Advanced Recommender Systems (Y Blanco-Fernández et al.)

* Content Classification and Recommendation Techniques for Viewing Electronic Programming Guide on a Portable Device (J Zhu et al.)

* User Acceptance of Knowledge-Based Recommenders (A Felfernig et al.)

* Using Restricted Random Walks for Library Recommendations and Knowledge Space Exploration (M Franke & A Geyer-Schulz)

* An Experimental Study of Feature Selection Methods for Text Classification (G Uchyigit & K Clark)

探索现代信息世界中的人与信息的契合书名：《信息流动的脉络：用户行为洞察与决策支持系统构建》内容简介：在信息爆炸的时代，我们每天都被海量的数据和内容所包围。如何从无序的噪音中提取出对个体真正有价值的信息，如何确保用户在复杂的环境中能够高效、满意地做出决策，是当前信息科学与应用领域的核心挑战。本书《信息流动的脉络：用户行为洞察与决策支持系统构建》旨在深入剖析驱动现代信息分发和用户交互背面的底层机制，并系统性地介绍构建高效、智能决策支持系统的全景方法论。本书摒弃了聚焦于单一算法模型的局限性，转而采取一种更宏观的、系统工程的视角，全面审视从数据采集、用户画像构建、情境感知到最终决策干预的完整链路。我们认为，一个成功的系统不仅依赖于先进的数学模型，更取决于对人类认知、情感和环境因素的深刻理解。第一部分：用户行为的深层解析与情境建模本部分致力于揭示用户在信息环境中的行为模式和潜在需求。我们首先探讨了传统用户画像的局限性，并引入了动态、多维度的用户情境模型（Contextual User Modeling, CUM）。CUM不仅考虑了用户的历史偏好（静态属性），更纳入了实时的时间、地点、设备状态、情绪波动（瞬时状态）以及社会关系网络（交互环境）等动态变量。我们详细阐述了如何通过非侵入式或半侵入式的数据收集技术（如眼动追踪数据分析的伦理应用、自然语言处理中的情感极性与意图识别），来捕捉用户在不同情境下的认知负荷和决策倾向。一个核心章节专门探讨了决策疲劳（Decision Fatigue）的量化模型及其在信息过滤中的抑制策略，讨论了如何通过预先的情境预判，将复杂选项简化为用户在当前情境下最容易接受的结构。第二部分：信息组织与知识图谱的构建有效的决策依赖于组织良好的信息结构。本书深入探讨了如何超越简单的标签匹配，构建能够反映实体间复杂关系和语义层次的知识结构。我们详细介绍了异构数据融合技术在构建大规模知识图谱（Knowledge Graph, KG）中的应用，重点关注如何处理时间序列数据的关系演化和知识图谱的自动补全与修正。不同于单纯强调推荐的准确率，本部分强调信息的可解释性与可信赖性。我们引入了基于图嵌入（Graph Embedding）的推理机制，用以揭示信息来源的权威性、路径的逻辑性和潜在的偏见源头。此外，如何设计交互式信息可视化界面，使用户能够“走入”知识图谱，手动调整或探索推理路径，是本部分实践操作的重点。第三部分：智能决策支持系统的架构与工程实践本部分将理论模型转化为可落地的系统架构。我们提出了一个分层决策支持框架（Hierarchical Decision Support Framework, HDSF），该框架将信息处理划分为感知层、认知层和行动层。感知层：侧重于实时数据流的处理与异常检测，确保输入数据的及时性和准确性。认知层：负责利用知识图谱和情境模型进行复杂的推理、预测用户行为轨迹，并生成一系列可能的干预策略。行动层：关注干预的时机（Timing）与幅度（Magnitude）的平衡。如何避免过度干预导致的“过滤气泡”效应或用户反感（Interaction Inertia），是本层设计的核心难点。本书提供了关于因果推断（Causal Inference）在系统评估中的应用指南，强调系统优化应基于提升用户实际决策质量和满意度，而非仅仅是点击率或停留时间。我们讨论了如何设计A/B/n测试的动态分配机制，以更快速、更安全地迭代决策支持策略。第四部分：伦理、公平性与系统的长期演化任何影响个体决策的系统都必须置于严格的伦理框架下审视。本书的最后一部分聚焦于信息分发和决策支持中不可回避的社会责任问题。我们详细分析了算法偏见（Algorithmic Bias）的来源——包括数据偏差、模型固化偏差和反馈循环偏差——并提出了去偏技术（Debiasing Techniques）的工程实现方案，旨在提升系统在不同用户群体间的公平性。此外，我们探讨了系统适应性与反脆弱性（Antifragility）。面对不断变化的用户需求和外部环境（如新的社会热点、技术范式的更迭），系统如何设计其反馈回路，使其能够在冲击下不仅维持原状，反而能变得更强大、更具洞察力。本书最终倡导一种“以人为中心，以目标为导向”的系统设计哲学，确保技术进步最终服务于人类更有效、更智慧地驾驭信息洪流的目标。本书适合于系统架构师、数据科学家、人机交互（HCI）研究人员，以及所有致力于构建下一代智能信息管理和决策辅助平台的专业人士和高级学生。它提供的不是一套现成的“银弹”算法，而是一套观察世界、设计复杂系统的思维工具箱。