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面向老年群体的智能终端个性化服务推荐算法1

面向老年群体的智能终端个性化服务推荐算法

面向老年群体的智能终端个性化服务推荐算法

摘要

随着全球人口老龄化趋势的加剧，老年群体在智能终端使用方面的需求日益凸显。

然而，现有的推荐算法大多针对年轻用户设计，未能充分考虑老年群体的特殊需求，如

操作简化、健康关怀、社交互动等。本报告旨在研究并设计一种面向老年群体的智能终

端个性化服务推荐算法，通过结合用户行为分析、健康数据监测、社交网络优化等技术，

提升老年用户的数字生活质量。报告从政策背景、技术现状、理论依据、实施方案等多

个维度展开，提出了一套系统化的解决方案，并对其可行性、经济效益及社会价值进行

了评估。

关键词：老年群体、智能终端、个性化推荐、用户行为分析、健康数据监测、社交

优化

1.引言与背景

1.1全球老龄化趋势与数字化挑战

根据联合国《世界人口展望2023》报告，全球65岁以上人口比例预计将在2050

年达到16%，而中国老年人口占比将超过25%。与此同时，智能终端（如智能手机、平

板电脑）的普及率逐年提高，但老年用户在数字设备使用上仍面临诸多困难，如界面复

杂、操作不便、信息过载等问题。

1.2个性化推荐算法的现状与局限

当前主流推荐算法（如协同过滤、深度学习推荐）主要基于用户历史行为数据，但

老年用户的行为模式与年轻用户存在显著差异。例如，老年用户更倾向于健康、新闻、

社交类应用，而现有算法往往未能精准捕捉这些需求。

1.3研究意义

本研究的意义在于：

1.社会价值：帮助老年群体更好地适应数字化生活，减少“数字鸿沟”。

2.技术价值：探索适用于特殊人群的推荐算法优化方法。

3.经济价值：推动适老化智能终端市场的发展，创造新的商业机会。

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2.政策与行业环境分析

2.1国家政策支持

中国《“十四五”国家老龄事业发展和养老服务体系规划》明确提出要“推进智慧养

老，提升老年人数字素养”。此外，《关于切实解决老年人运用智能技术困难的实施方案》

也要求优化智能终端的适老化设计。

2.2行业发展趋势

据IDC预测，2025年全球智能终端市场规模将突破2万亿美元，其中适老化产品

占比预计达到15%。各大科技公司（如华为、小米）已推出“简易模式”或“长辈模式”，但

个性化推荐仍处于初级阶段。

2.3国际经验借鉴

日本、德国等老龄化程度较高的国家已开展相关研究，如日本NTTDOCOMO推

出的“老年人专属推荐系统”，结合健康数据优化服务推荐。

3.现状与问题诊断

3.1老年用户行为特征分析

操作习惯：倾向于大字体、语音交互、简化界面。

内容偏好：健康资讯、家庭社交、娱乐内容（如戏曲、养生节目）。

数据稀疏性：部分老年用户活跃度低，导致推荐数据不足。

3.2现有推荐算法的不足

1.冷启动问题：新用户缺乏历史数据，难以精准推荐。

2.界面适配不足：推荐内容未考虑老年用户的视觉和操作需求。

3.健康数据未整合：未能结合健康监测数据（如步数、心率）优化推荐。

3.3技术瓶颈

多模态数据融合：如何结合文本、语音、健康数据提升推荐精度。

隐私保护：老年用户对数据隐私更为敏感，需优化算法透明度。

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4.理论基础与研究框架

4.1推荐算法理论

协同过滤（CF）：适用于用户行为数据丰富的场景。

深度学习推荐（如DNN、Transformer）：可处理高维稀疏数据。

强化学习（RL）：动态调整推荐策略，适应用户兴趣变化。

4.2老年用户行为建模

隐式反馈：如点击时长、滑动频率。

显式反馈：如评分、收藏。

健康数据关联：如推荐运动类应用需结合用户健康指标。

4.3研究框架

本研究采用“数据采集→行为建模→算法优化→界面适配”的闭环框架，确保推

荐结果既精准又易用。

5.技术路线与