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　　用戶評分行為建模與理解是推薦系統(tǒng)研究的熱點與重點。用戶評分行為是一個復(fù)雜的心理學(xué)過程，受多個心理學(xué)因素的影響。建模與理解用戶評分行為，不僅提升用戶畫像并指導(dǎo)推薦算法的設(shè)計與改進(jìn)，還對互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用、數(shù)字經(jīng)濟(jì)等都具有一定指導(dǎo)與借鑒意義。  

　　大數(shù)據(jù)挖掘與應(yīng)用中心成員針對用戶評分行為中的同化與對比心理學(xué)效應(yīng)，直面該心理學(xué)效應(yīng)機(jī)理難刻畫、演化模式難揭示難題，提出數(shù)學(xué)模型精準(zhǔn)刻畫該心理學(xué)效應(yīng)并揭示其演化模式的數(shù)學(xué)機(jī)理，指導(dǎo)推薦算法的改進(jìn)。首先提出一個概率模型量化同化對比心理學(xué)效應(yīng)的重要因素。應(yīng)用隨機(jī)逼近理論揭示評分聚合反饋意見收斂的充分條件。應(yīng)用非平穩(wěn)馬爾可夫鏈理論揭示評分聚合意見收斂到一個穩(wěn)定平衡點的充分條件。這些條件揭示各個因素如何影響評分行為的演化模式和指導(dǎo)推薦算法的改進(jìn)。將其應(yīng)用于評級預(yù)測任務(wù)和產(chǎn)品推薦任務(wù)。在四個公共數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明，提出的模型可以改善在 RMSE、NDCG 等各種指標(biāo)下，評分預(yù)測和推薦準(zhǔn)確性。  

　　該研究揭示了用戶評分行為中同化與對比心理學(xué)效應(yīng)的數(shù)學(xué)機(jī)理，指導(dǎo)推薦算法的改進(jìn)，也為用戶畫像提供理論支撐。相關(guān)研究成果發(fā)表在中國計算機(jī)學(xué)會推薦A類期刊IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering。  

　　上述工作得到國家自然科學(xué)基金、中國科學(xué)院人才項目、重慶英才青年拔尖人才項目等項目資助。  

　　圖一：評分行為模型框架圖 

　　論文鏈接：  

　　https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10173606/authors#authors