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隨著社會進入大數據時代，信息超載問題越來越嚴重，用戶迫切需要符合自己學術研究的學術信息和高質量的學術信息服務。《BR》　　為了提高學術信息服務質量，本書提出基于情景化用戶偏好的學術信息服務研究。描述用戶偏好的內容越準確，推薦給用戶的學術信息就越能與其需求一致。用戶偏好不是一成不變的，而是隨著用戶科研任務、科研方向等的變化而變化，如果學術信息推薦服務不能及時、準確地識別用戶偏好的變化，就不能準確計算出求解模式，推薦給用戶的學術信息就會出現錯誤，所以學術信息推薦服務必須考慮學術用戶研究課題、研究方向和興趣等方面的變化，必須將用戶偏好“情景化”，連續(xù)跟蹤、識別用戶偏好的變化，將情景化用戶偏好建模，應用于學術信息推薦服務中，才能更好地滿足用戶的學術信息需求。

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