一、项目背景

当前社会，信息通讯技术和网络技术的发展，各种海量、实时的大数据信息已严重影响着人们接收信息的质量，进而影响着人们的生活指数。传统的人找信息和人找服务的模式已越来越难以满足用户的需求。解决这一矛盾的关键就是提供个性化服务。个性化服务就是根据用户的不同情况，提供有针对性的服务。以“用户”为本的个性化服务、个性化搜索等已经成为互联网发展的主要趋势。该项目基于用户模型的推荐服务平台正是在这种大背景下提出的一种个性化服务模式。

2010年，国务院发布有关加快培育和发展战略性新兴产业的决定。上海市政府多年来在信息化建设方面围绕大力推进企业信息化为基础的电子商务发展、加快形成数字化的城市建设和管理新模式、推动新一代信息基础设施建设、加快信息产业发展等目的进行信息产业发展。坚持贴近市民、发展服务，以信息化带动工业化，以信息化推动现代化，最终提高信息技术应用在社会、经济发展中的影响力。

基于用户模型的推荐服务平台可以推动互联网个性化服务的发展，会对按需服务、侍候式服务和推送服务等应用奠定坚实的理论基础。基于用户模型的推荐技术可以用于互联网商业投资者行为预测、消费者行为预测、移动电子商务推荐预测分析等，可以形成相关预测软件，在广告企业中进行试用，对社会、经济、生活等相关问题的研究具有很好的指导作用。

二、项目概况

课题组依托上海大学计算机工程与科学学院“智能信息处理研究室”为基地，以老中青教师，博士生、硕士生为主体，进行项目的研究。课题组队伍结构合理，科研能力突出，曾经在国家自然科学基金重大研究计划、国家自然科学基金面上项目、国家科技部“十五”攻关项目、中国博士后科学基金、上海市科委启明星计划项目、上海市教委发展基金、上海市科委重大项目等的资助下，针对用户模型的相关问题进行了较为深入的研究。多年来发表了相关学术论文150余篇，被三大检索收录100多篇。多次组织并成功举办“International Workshop on Universal User Modeling and Applications (UUMA)”大型国际会议，2012年已经申报由上海市人民政府、中国科学院和中国工程院共同发起和主办的“东方科技论坛”(Eastern Forum of Science and Technology，EFST)——“融合社会与生物特征的数字克隆进展与挑战”。

其中，课题组通过对“智能系统中人机交互技术”的研究，提出了动态模糊用户模型，并把它成功运用到地震预报专家系统中，开发出了地震预报专家系统ESEP3.0，荣获上海市科技进步3等奖。目前，研究室已具有智能信息处理研发平台，正在开发个性化的数字图书馆社区原型系统。

目前，该课题组已经在上海市教委发展基金等的大力支持下，对用户建模的技术进行了大量的研究工作，并取得了较大成果: 提出了用户行为序列的分析方法，形成了对不同用户进行用户建模的方法，个性化兴趣抽取的方法，兴趣更新的演化机制等。课题进展顺利，预计持续时间约8-10年。项目最终建立面向市场、面向互联网用户的平台服务体系，形成以“用户”为中心的个性化浏览、推荐、反馈服务模式，真正做到与用户融为一体。

三、市场前景

基于用户模型的推荐服务平台市场规模较大，依赖于互联网千千万万的用户。在现实应用中，用户模型的研究有着巨大的商业价值。从企业方面讲，搜索引擎开始强调用户个性化、推荐服务采用“窄告”技术，让正确的广告传给正确的用户，试图扩大市场领域。从用户自身角度看，信息的过载促使用户注重接受信息的质量，追求获取信息的方式，亟需针对用户自身的个性化服务。

因此，该项目从传统的市场竞争理论角度分析，市场占有率较大。用户模型从用户自身出发，构建与用户行为相适应的建模策略，进行模型推荐服务；同时对模型定期进行更新，保证推荐的准确率。力求在项目拓展渠道上更新，服务模式上精耕细作，实现建模、推荐、更新一体化的产业链服务。开辟新的竞争“蓝海”，丰富平台服务线，快速响应用户市场需求，提高服务的可靠性和稳定性。

四、经济和社会效益

该项目的相关研究成果还可以应用到搜索引擎、社会计算、舆情分析、广告论坛、新闻热点、微博推荐、性格分析等心理学和互联网其他领域，对社会经济、民生等相关问题的研究具有指导作用，因而具有很好的现实意义和应用前景。

项目投资经费约300万元，其中研发投资需150万元，流动资金约150万元。厂房面积约500平方米，职工50人。预期投产后三年内年利润为500万元。根据平台服务运行情况确立回收期限，一般设为三年。

五、合作方式

该项目组愿与有志从事推荐服务的企业共同投资、合作开发、成果共享