基于LBSN动态异构网络的时间感知兴趣点推荐

随着基于位置社交网络(Location-Based Social Network,LBSN)的快速发展,兴趣点(Point-Of-Interest,POI)推荐可以帮助人们发现有趣的并吸引人的位置。针对签到数据的稀疏性和用户兴趣的动态性等挑战性问题,提出了基于LBSN动态异构网络的时间感知兴趣点推荐算法。在LBSN异构网络模式中增加会话节点类型。通过动态元路径,在用户和兴趣点语义关系之间有效地融入时间信息、位置信息和社交信息等。设置了用户-兴趣点之间的动态元路径集,并提出了动态路径实例的偏好度计算方法。采用矩阵分解模型对不同动态偏好矩阵进行矩阵分解。根据不同动态元路径的用户特征矩阵和兴趣点特征矩阵,获取用户在目标时间访问兴趣点的推荐列表。实验结果表明,与其他兴趣点推荐方法相比,所提方法在兴趣点推荐精确度上取得了较好的推荐结果,具有良好的应用前景。     

沉浸式艺术审美体验的自我发现与再设计

探讨沉浸式艺术这一新概念，研究其审美体验是如何有助于自我发现并运用于艺术创作再设计中的。沉浸式艺术是一种能够启发感知联觉的审美体验方式，可使人们重新思考自己与“世界”(真实和虚拟)之间的关系。“感知”、“关系”和“转换”是三个相互交织并贯穿全文的主要问题，同时也是沉浸式艺术的研究基础。结合海德格尔“在世界上”(être-au-monde) 的观念来看，与其说“存在”，不如说人们沉浸并感知于这个世界中。然而，人们对周围环境的感知通常是无意识的，对于感知的认识也时常是冷漠和忽视的。沉浸式艺术使这些感觉得以被强调，它突出了个人的感知运动能力，同时也引起了人们对身体本身的重视。又如Bergson所提出的“投机性关注是建立在一种感知机制的基础上的，这种感知机制从根本上允许对世界进行一定行动而不是仅仅了解这个世界”。因此，对于一个完善的沉浸式审美体验过程来说，重要的是使观众自然地参与其中。当无意识的行为转换为肉眼可见的视觉效果时，审美体验将会更加深入人心。因此关于沉浸式艺术作品的创作，可以结合西方艺术家Marcel Duchamp的Ready-made的创作理念和中国道家的“无为”思想，研究怎样将被忽视的日常行为自然地转换为可见的，被重视的视觉效果，从而揭发主体与“世界”之间的多种潜在关系。