随着社会老龄化的加速，沈阳市老年人口的文娱生活需求日益增长，同时信息爆炸问题也日益严重。如何为老年人提供更为精准的文娱生活推荐，成为了一个亟待解决的问题。本文利用人工智能技术，尤其是BP神经网络模型，结合兴趣感知行为来预测和推荐适合老年人的文娱活动。
文章指出人工智能技术在信息推荐领域的应用，尤其是个性化推荐系统的发展，对于解决信息过载和用户偏好不一的问题具有重要意义。传统的推荐系统多关注于用户行为的单一维度，而本文强调了兴趣感知的重要性，即在推荐系统中引入用户行为的不同方面，从而实现更为细致和全面的推荐。
文章中提到，构建推荐系统的基础是对兴趣变量的定义。作者认为，兴趣变量的定义不是统一不变的，而是应当根据不同的研究对象和实际情况来定义。兴趣变量通常包括性格、行为举止和社会交际等方面。例如，性格因素中，有的老年人性格开朗，喜欢参与集体活动；而有的则性格内向，更喜欢独自消遣。行为举止因素中，有的老年人喜欢户外活动，有的则偏好室内活动。社会交际因素中，老年人的娱乐活动偏好也容易受到朋友圈的影响。
在用户个体属性方面，文章提到了消费能力、教育和文化娱乐支出、医疗保健支出等多个维度，这些维度反映了一个老年人的生活状态和文娱生活的潜在需求。此外，项目属性向量则包括了如国学、交际舞蹈、郊游、音乐等多种类型的文娱活动。
为了实现对老年人文娱生活需求的准确预测和推荐，文章采用了BP神经网络模型。这种模型具有自适应更新的能力，能够通过学习来不断调整其推荐算法，使得推荐结果更加精准。文章还提到，通过采集沈阳市具有代表性的养老院和个人家庭的数据，以及政府公布的大数据资源，建立了一个包含不同兴趣偏好下用户个体的偏好数据的基本样本数据集。这些数据集随后被作为BP神经网络模型的输入样本数据。
最终，文章建立了基于BP神经网络的预测网络拓扑模型，该模型能够利用用户在不同兴趣下的行为偏好数据，预测出他们对于不同文娱活动的兴趣程度。在此基础上，研究者可以根据预测结果为老年人提供个性化的文娱生活推荐。
文章的研究不仅为老年人文娱生活的推荐提供了科学的方法论，也对人工智能技术在实际生活中的应用进行了探索。通过这项研究，老年人可以得到更适合自身兴趣和需求的文娱生活建议，从而提高他们的生活质量。同时，这项研究也为相关领域的科研人员和决策者提供了宝贵的参考和指导。
