上下文感知的高铁信息服务推荐方法研究

针对如何为高铁站旅客即时提供高效的个性化服务问题,将上下文信息引入到服务推荐过程中,对用户上下文信息按照时间、空间、用户、应用四个方面进行数据分析处理,采用改进FP-Growth算法,使之支持对二维数据项的挖掘,获取上下文与服务功能之间的关联规则。通过与当前上下文信息的相似度计算,构造出当前应用场景下可用的个性化服务集合。实验证明该方法可提高服务匹配的准确率和命中率,有助于提升旅客服务满意度。