57、技术前沿：用户兴趣建模、公共显示适配与社交机器人共情交互的探索

技术前沿：用户兴趣建模、公共显示适配与社交机器人共情交互的探索

在当今数字化时代，用户兴趣建模、公共显示适配以及社交机器人的交互设计等领域正不断取得新的突破。这些技术不仅影响着我们获取信息的方式，还深刻改变着人与机器之间的互动体验。本文将深入探讨这些领域的相关研究，揭示其背后的原理、应用及发展前景。

用户兴趣建模

在用户兴趣建模方面，以用户 anonId 1812207 为例，该用户发出 271 个不同查询，产生 675 个点击的 URL，其中约 25%（198 个）在 Delicious 上未被标记。提取的术语及权重总数达 263 个，应用阈值 1.0 后减少到 100 个，其他用户也有类似结果。通过对术语及其权重的分析，可判断该用户的偏好，如医学、音乐、食物、教育等，还能进一步明确其上下文，如医学方面是皮肤科，音乐方面是说唱和嘻哈，教育方面是科学，此外还有书籍、西班牙语和旅行等轻度兴趣。

通过聚类，机器可以对这些手动观察结果进行推理和处理。例如，{健康, 皮肤, 皮肤科, 医学} 这个聚类消除了“健康”和“医学”术语使用的歧义；{爵士, 说唱, 嘻哈} 消除了“音乐”术语的上下文歧义；{大学, 科学, 教育} 消除了用户文学兴趣的歧义。聚类的权重是其包含的术语或概念权重的累加。这样的用户兴趣轮廓（UIP）是重要的信息来源，可有效用于查询建议、查询分类、网页推荐、搜索引擎个性化和网页搜索结果排名等。

公共显示适配

公共显示适配带来了诸多优势，但也存在风险。一方面，适配能简化数据访问，提高交互效率；另一方面，自动适配可能导致用户困惑、失去信任。常见的信任关键上下文包括内容隐私、社交环境和知识准确性。

为了在这些关键情