Vi föreslår en ny rekommendationsalgoritm för online-dokument, bilder och videor, som är personlig. Vår idé är att förlita sig på uppmärksamhetstiden för enskilda användare fångas genom varu eyetracking som den viktigaste ledtråden. Förutsägelsen av användarnas intresse över ett visst onlineobjekt (ett dokument, en bild eller en video) baseras på användarens uppmärksamhetstid förvärvad med hjälp av visionsbaserad varu-eye-tracking under hans tidigare läsning, surfning eller video tittar sessioner över samma typ av online-material. Efter att ha skaffat en användares uppmärksamhetstider över en samling av onlinematerial, kan vår algoritm förutsäga användarens sannolika uppmärksamhetstid över en ny onlineartikel genom datautvinning. Baserat på vår föreslagna algoritm har vi utvecklat ett nytt online-innehållsrekommendationssystem för dokument, bilder och videor. De rekommendationsresultat som produceras av vår algoritm utvärderas genom att jämföra med dem manuellt märkta av användare samt av kommersiella sökmotorer inklusive Google (Web) Sök, Google Image Search och YouTube.
Xu och al. REF föreslog flera algoritmer för att göra rekommendationer som bygger på den uppmärksamhetstid som fångas genom eyetracking av råvaror som preferens ledtrådar.
Personalized online document, image and video recommendation via commodity eye-tracking
{'venue': "RecSys '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}