将日常活动与人格对齐:面向提升主观幸福感的推荐系统
人机交互
2019-09-10 v1
摘要
推荐系统在改善健康与主观幸福感方面的探索尚不充分。移动技术与用户建模的最新进展为部署此类系统提供了机遇,然而关键问题在于理解个体层面主观幸福感的驱动因素。本文提出一种新方法,通过最大化活动与人格特质之间的一致性,推导个性化活动推荐以改善主观幸福感。为评估该模型,我们利用一项智能手机研究中收集的丰富数据集,其包含三周的日常活动探针、大五人格问卷以及主观幸福感调查。我们表明,该模型能正确推断对给定用户“好”或“坏”(即与主观幸福感正或负相关)的一系列活动,且所得推荐与现实世界结果高度吻合。
引用
@article{arxiv.1909.03847,
title = {Aligning Daily Activities with Personality: Towards A Recommender System for Improving Wellbeing},
author = {Mohammed Khwaja and Miquel Ferrer and Jesus Omana Iglesias and A. Aldo Faisal and Aleksandar Matic},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.03847},
year = {2019}
}
备注
Presented at ACM Conference on Recommender Systems (RecSys) 2019, Copenhagen, Denmark