【摘 要】
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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
【基金项目】
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广东省自然科学基金面上项目“基于人工智能的虚拟现实古籍理论与模型研究”（编号：2019A1515011260）;中山大学信息科学、信息管理和信息系统学科交叉的培育研究科研启动经费（经费号：20000-18841200）资助
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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。
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