李鸿勋 杨君

摘  要：以支付宝为研究对象探讨了情景化用户偏好对信息推荐的影响，提出了基于情景化用户偏好的信息推荐流程，改进了已有的推荐算法。将传统的协同过滤算法中由项目评分预测项目评分的模式调整为以用户收支模式预测用户的功能使用情况的模式。在推荐结果输出阶段，通过输出情景化将时间这一情景因素融入推荐结果的输出中，在合适的时间段向用户进行对应功能的推荐来提高用户对推荐结果的接受程度。

关键词：情景;情景感知;用户偏好;信息推荐

中图分类号：TP391;G203        文献标识码：A文章编号：2096-4706（2021）22-0001-04

Abstract： Taking Alipay as the research object， the influence of contextualized user preferences on information recommendation is discussed， and the information recommendation process based on contextualized user preferences is proposed， and the existing recommendation algorithm is improved. In the traditional collaborative filtering algorithm， the mode of predicting project score from project score is adjusted to the mode of predicting user function usage based on user revenue and expenditure mode. In the recommendation result output stage， the context factor of time is integrated into the output of the recommendation result through the output of context， and the corresponding function is recommended to the user in an appropriate time period to improve the users acceptance of the recommendation results.

Keywords： context; context-awareness; user preference; information recommendation

0  引  言

當下移动应用市场竞争异常激烈的大环境下，应用的运营商需要尽可能地利用已有的

技术来提高应用的可观性、实用性、体验度等，以求在竞争中获得生存和发展的机会。对于支付宝来说，经过多年来的创新与实践，支付宝开发出了大量的实用性功能为用户提供理财、生活、教育等多方面的服务，然而这些服务大部分缺乏引导，并不为用户所熟知及使用，不能很好地发挥其作用。通过推荐技术结合情景元素来挖掘支付宝实用性功能的潜力并在适当的情况下向用户推荐可能需求的功能能够提高用户对支付宝的了解和使用依赖性，通过这种方式帮助支付宝延长支付宝的产品使用周期，在与同类型及类似产品的竞争中立于不败之地并促进“支付宝生态圈”的整体健康发展。

1  情景与情景化的实现