如果你能的话让我惊喜一下：健康信息中的意外发现

我们天生的好奇心现在变得越来越重要了，因为我们接触到了大量的信息。我们通常通过关注熟悉的信息来应对这种信息过载：这些信息符合我们的预期。在这篇论文中，我们基于一个计算惊讶模型提出了一个交互式偶遇信息发现框架。该框架提供了用户没有主动寻找但对他们未表达的需求有价值的信息。我们假设，当用户遇到的信息违反了我们模型预测的他们的预期时，他们会感到惊讶。这种惊讶模型通过一个确保信息对用户相关的价值组件来平衡。在这个框架中，我们实现了两种惊讶模型，一种基于关联挖掘，另一种基于主题建模方法。我们在在线健康新闻推荐的背景下，通过三十名用户对这两种模型进行了评估。与基线随机方法相比，两种计算惊讶模型都获得了积极的用户反馈。这项研究有助于理解偶遇现象以及如何“设计”用户喜欢的偶遇。