摘要：大数据驱动的企业与用户互动创新构成企业与用户数据化互动创新的基本形式,企业与用户数据化互动创新构成数字经济创新模式之一。面向创新的推荐系统是企业与用户数据化互动创新的工具,区别于以用户为中心的推荐系统,本文聚焦探讨面向企业-用户互动创新的推荐系统,从数据、系统特征和应用评估三方面分析面向企业-用户互动创新推荐系统的需求,提出由应用场景、数据基础、推荐系统特征及系统评估四部分组成的推荐系统设计框架。该框架分析了产品创新任务对于创新场景、产品属性和应用模块对于营销场景下推荐系统设计的影响,为大数据驱动的企业与用户互动创新推荐系统设计提供指导。

摘要：资源的累积使数字记忆平台面临的信息过载问题日益严重。智能推荐系统作为连接用户和资源的中介桥梁为解决这一问题提供了有效途径。业界和学术界一致认为推荐系统的界面设计对用户体验有着深远的影响。采用设计科学研究方法,旨在通过数字记忆资源推荐系统原型的开发和基于该系统的用户研究构建数字记忆资源推荐系统界面设计相关理论,发现在数字记忆情境下资源列表页面布局与用户感知决策效率显著相关,在推荐页面充分地展示资源的相关信息有助于提升用户对系统有用性的感知。另外,通过对问卷中开放性问题的质性分析,创新性地从微观、中观、宏观三个层面提出了用于指导数字记忆资源推荐系统界面设计的模型。

摘要：随着推荐系统的广泛应用,探讨用户对推荐系统的理解,了解影响用户感知推荐系统的因素可以为推荐系统的评价以及开发设计提供理论参考。本研究为探索性研究,旨在验证研究的可行性以及研究问题的价值,本文采用定性研究方法,对4名普通用户进行焦点小组访谈,并借助NVivo 11软件通过内容分析法对访谈数据进行分析。研究发现用户感知到的推荐依据有用户偏好、用户行为以及业务需求。感知交互成本、多样性、覆盖率、感知有用性、环境背景兼容性、控制度、灵敏度、跨平台数据共享、推荐精度、新颖性和透明度是影响用户感知推荐系统的因素。