基于深度学习的在线健康社区抑郁症用户画像研究

人工智能与深度学习技术为精准识别在线健康社区抑郁症患者奠定了基础.首先构建了基于TCNN-GRU深度学习的抑郁情感分类模型,进行在线健康社区实验数据集进行抑郁情感分类标注后,通过TCNN-GRU模型判别用户的抑郁症倾向;在此基础上,进一步提出抑郁指数的概念,通过对抑郁指数和患者抑郁程度两者关系的深度挖掘,由此建立基于深度学习的在线健康社区抑郁症用户画像模型.实验结果表明,与传统的卷积神经网络模型、循环神经网络模型以及混合模型相比,TCNN-GRU模型在抑郁情感分类上能获得了更优的结果,基于深度学习的在线健康社区抑郁症用户画像模型也能够从文本分析的角度准确识别用户的抑郁情感和抑郁状态.     

多维数据特征融合的用户情绪识别

针对目前基于智能手机的情绪识别研究中所用数据较为单一,不能全面反应用户行为模式,进而不能真实反应用户情绪这一问题展开研究,基于智能手机从多个维度全面收集反应用户日常行为的细粒度感知数据,采用多维数据特征融合方法,利用支持向量机(support vector machine,SVM)、随机森林(random forest)等6种分类方法,基于离散情绪模型和环状情绪模型两种情绪分类模型,对12名志愿者的混合数据和个人数据分别进行情绪识别,并进行了对比实验。实验结果表明,该全面反应用户行为的多维数据特征融合方法能够很好地对用户的情绪进行识别,其中使用个人数据进行情绪识别的准确率最高可达到79.78%,而且环状情感模型分类结果明显优于离散分类模型。     

Web挖掘中的用户识别与虹膜识别技术

提出引入生物信息技术解决Web挖掘中的用户识别问题的设想及基于隐马尔科夫模型的虹膜识别方法,该方法仅需要虹膜的方向域作为输入参数,对虹膜图像的噪声与扭曲并不敏感,从而使该方法具有鲁棒性的特点。通过准确识别用户,克服了现有Web体系无状态的缺陷,可以实现对Web日志数据按“用户维”进行切片,使挖掘出的结果能够满足对用户个性化使用的需求。     

融合密度聚类与集成学习的数据库异常检测

目前,针对数据库系统内部攻击与威胁的检测方法较少,且已有的数据库异常检测方案存在代价开销高、检测准确率低等问题.为此,将密度聚类和集成学习融合,提出一种基于密度聚类和集成学习的数据库异常检测方法.利用OPTICS(Ordering Points To Identify the Clustering Structure)密度聚类算法对用户产生的数据库SQL操作日志进行聚类,通过对SQL语句中的各属性进行分析,提取用户的异常行为,形成先验知识;将Bagging、Boosting和Stacking进行组合,形成集成学习模型,以OPTICS聚类形成的先验知识为基础,并利用该集成学习模型对用户行为作进一步分析,并创建用户行为特征库.基于用户形成特征库,对用户行为进行检测.给出了方案的详细构建过程,包括数据预处理、训练、学习模型建立以及异常检测;利用相关实验数据进行测试,结果表明本方案能以较高的效率检测出数据库异常行为,并且在准确率方面优于同类方案.     

基于引用启发式和URL语义相结合的会话识别方法

会话识别是Web日志的用户行为分析的关键步骤, 精准的会话识别是有效进行用户行为分析的基础。已有的会话识别方法不能有效地动态适应不同的用户（如多IP单用户、单IP多用户）行为, 在Web日志分析的基础上, 提出了一种基于引用启发式和URL语义相结合的会话识别方法。实验结果表明, 改进后的会话识别方法能更有效地识别出用户的真实会话。     

基于客户端的网页预取模型

提出一种基于客户端的网页预取模型。此模型以WPC方法为理论核心,WPC方法以客户端用户访问日志数据为依据,从中挖掘出Web用户的访问模式再通过提出的模式匹配算法进行网页预测,还提出基于Agent的Web预取系统具体应用WPC方法进行网页预取决策。此模型避免或简化了一般的网页预取模型对Web日志进行的复杂的预处理的一些步骤,其中包括数据净化,用户识别,用户会话识别和事务识别等,从而提高了预取效率。实验结果表明该模型能够达到较为理想的预取效果,具有较高的实用价值。     

基于SVM-KNN算法的情绪脑电识别

情绪识别与日常生活的诸多领域都有很大联系.然而,通过单一算法难以获得较高的情绪识别准确率,为此,提出一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)和K近邻(K-nearest neighbors,KNN)融合算法(SVMKNN)的情绪脑电识别模型.在情绪分类时,首先计算待识别样本与最优分类超平面的空间距离,若两者距离大于提前设定的阈值,选用SVM分类器对情绪样本分类,否则选用KNN分类器.最后在SEED情感数据集上进行实验测试,通过对比实验,得出SVM-KNN算法提高了情绪三分类的准确率.运用该模型可有效地对情绪类型进行识别,对于医疗护理方面获取表达障碍患者的情绪状态有积极意义.     

基于文本与社交信息的用户群组识别

社交媒体上的个人群体信息对于理解社交网络结构非常有用,现有研究主要基于用户之间的链接和显式社交信息识别用户的个人群体,很少考虑使用文本信息与隐含社交信息。但是隐含社交信息以及文本信息,在显式的社交信息缺乏时对于识别用户的群体是非常有帮助的。在本文中,我们提出一种隐含因子图模型有效地利用各种隐含与显式的社交与文本信息对用户的群组进行识别。其中,显式的文本与社交信息是通过用户发表的文本与个人关系生成的,同时,我们利用矩阵分解模型自动生成隐含的文本与社交信息。最后,我们利用因子图模型与置信传播算法对显式与隐含的文本与社交信息进行集成,并对用户群组识别模型进行学习与预测。实验证明我们的方法能有效地对用户群组进行识别。     

一种融合用户学习过程的用户查询意图模型

用户查询意图模型是查询扩展和查询推荐研究中的一个热点。然而,日志包含的大量噪声对主流的用户查询意图模型构建过程具有较大负面影响。观察日志发现,用户试探性点击是日志噪声的一个主要来源。由此,基于试探性点击的特征提出了一种融合用户学习过程的用户查询意图模型。该模型对用户从试探性点击中学习到的经验进行建模,并基于用户学习到的经验对试探性点击进行识别和过滤。一系列实验结果表明,该模型在日志噪声较高的情况下能够有效过滤试探性点击产生的噪声,提高用户查询意图描述的准确率。将该模型应用于查询推荐后,能有效提高查询条件间的相似性计算结果,并提高查询推荐结果的准确率。     

基于m-Markov模型的交叉用户会话识别

Web访问日志数据是由单个用户点击形成的数据集,各点击是独立的,会话识别的任务就是将各个独立的点击划分成有意义的会话片段.一般的会话识别算法无法对包含交叉会话数据的Web访问日志数据成功地进行会话识别,利用自适应m-Markov模型能对Web访问日志数据进行交叉服务器会话识别和重构,并在m-Markov模型的基础上结合不同的会话结束判断准则进行会话识别准确率的比较.实验结果显示,将m-Markov模型与基于奖惩策略的会话结束算法结合能明显提高会话识别和重构的准确率.     

Prediction of individual learning curves across information visualizations

Confident usage of information visualizations is thought to be influenced by cognitive aspects as well as amount of exposure and training. To support the development of individual competency in visualization processing, it is important to ascertain if we can track users’ progress or difficulties they might have while working with a given visualization. In this paper, we extend previous work on predicting in real time a user’s learning curve—a mathematical model that can represent a user’s skill acquisition ability—when working with a visualization. First, we investigate whether results we previously obtained in predicting users’ learning curves during visualization processing generalize to a different visualization. Second, we study to what extent we can make predictions on a user’s learning curve without information on the visualization being used. Our models leverage various data sources, including a user’s gaze behavior, pupil dilation, and cognitive abilities. We show that these models outperform a baseline that leverages knowledge on user task performance so far. Our best performing model achieves good accuracies in predicting users’ learning curves even after observing users’ performance on a few tasks only. These results represent an important step toward understanding how to support users in learning a new visualization.     

垂直学习社区基于学习兴趣与风格的社会化推荐算法

垂直学习社区包含了海量的学习资源,出现了信息过载现象,个性化推荐是解决这个难题的方法之一.但垂直学习社区中评分数据稀疏而文本、社交信息丰富,传统的协同过滤推荐算法不完全适用.基于用户产生的文本和行为信息,利用作者主题模型构建新的用户学习兴趣相似度衡量模型;根据用户交互行为信息综合考虑信任与不信任因素构建用户全面信任关系计算全面信任度;通过分析用户多维度学习行为模式,自动识别用户学习风格;最后提出融合兴趣相似度、全面信任度及学习风格的社会化推荐算法.用垂直学习社区网站CSDN实际数据集进行了实验分析.结果表明本文提出的推荐方法能更好向用户推荐其感兴趣的学习资源,有效地提高了推荐精度,进而提高用户学习效果.     

图表示学习方法在消费金融领域团伙欺诈检测中的研究

消费金融的欺诈检测是学术界和产业界的一个重要问题,现阶段比较流行的做法是利用机器学习方法通过提取用户的固有特征来实现。随着团伙化欺诈的出现,传统的机器学习方法在欺诈用户样本数量小及特征数据不足的情况下,显得无能为力。团伙欺诈用户之间有很强的关联关系,该文利用用户间的通话数据构建用户关联网络,通过网络统计指标和DeepWalk算法提取用户节点的图特征,充分利用图的拓扑结构信息和邻居节点信息,将其与用户固有特征一起作为特征输入,使用LightGBM模型对上述多种特征进行学习。实验结果表明,采用图表示学习方法后,AUC指标与仅使用用户固有特征相比提高了7.3%。     

User demographics prediction based on mobile data

Demographics prediction is an important component of user profile modeling. The accurate prediction of users’ demographics can help promote many applications, ranging from web search, personalization to behavior targeting. In this paper, we focus on how to predict users’ demographics, including “gender”, “job type”, “marital status”, “age” and “number of family members”, based on mobile data, such as users’ usage logs, physical activities and environmental contexts. The core idea is to build a supervised learning framework, where each user is represented as a feature vector and users’ demographics are considered as prediction targets. The most important component is to construct features from raw data and then supervised learning models can be applied. We propose a feature construction framework, CFC (contextual feature construction), where each feature is defined as the conditional probability of one user activity under the given contexts. Consequently, besides employing standard supervised learning models, we propose a regularized multi-task learning framework to model different kinds of demographics predictions collectively. We also propose a cost-sensitive classification framework for regression tasks, in order to benefit from the existing dimension reduction methods. Finally, due to the limited training instances, we employ ensemble to avoid overfitting. The experimental results show that the framework achieves classification accuracies on “gender”, “job” and “marital status” as high as 96%, 83% and 86%, respectively, and achieves Root Mean Square Error (RMSE) on “age” and “number of family members” as low as 0.69 and 0.66 respectively, under the leave-one-out evaluation.     

基于深度学习挖掘用户搜索主题研究

主要研究了基于深度学习技术挖掘用户搜索主题相关的感兴趣内容。通过深度挖掘算法分析用户搜索记录、查询历史以及用户感兴趣的相关文档视为用户搜索主题数据的来源,进而挖掘兴趣主题。挖掘模型主要采用向量空间模型,将用户搜索主题模型表示成用户搜索主题向量形式。形成主题和用户兴趣关系网,用户搜索主题向量的构造过程:选择一组用户查询词,并对它们进行深度挖掘分类,最后用它们构造用户搜索主题特征向量,进而分析用户兴趣点。结合用户随着时间的变化,以及过程中有不用的搜索词,以及无关的搜索噪声词去掉,调整兴趣度,用户搜索主题需要具有更新学习机制,动态跟踪了用户兴趣变化趋势。该用户搜索主题研究过程克服了数据稀疏、类别偏差、扩展性差等缺点。实验结果表明,该模型识别用户搜索主题准确率良好。     

基于蚁群行为的动态挖掘用户导航模式兴趣模型

随着电子商务的快速发展,一个越来越重要的问题是如何挖掘并预测用户的导航模式。挖掘用户的导航模式是Web使用挖掘的一项重要任务,也是产生导航推荐的基本方法。由于用户的兴趣是不断变化的,因此很难准确跟踪用户的导航模式。在提出了一种蚁群模型来解决该问题。把Web用户看成是人工的蚂蚁,然后应用蚂蚁理论来指导用户在网站上的选择。首先,基于Web日志数据建立一个用户导航模型;其次,设计了一个算法,动态挖掘群体用户偏好的导航模式;最后,对真实数据集的实验结果表明该方法是有效的。     

基于用户属性的个性化教学智能辅助研究和设计

本文针对网络学习中如何个性化使用资源库的问题,从解决用户真实需求获取的瓶颈问题出发,通过分析此类应用环境下资源特性和用户特性,引入资源分布矩阵和偏好矢量概念来表征个性化特性,进而构建用户属性结构特征模型。然后采用用户属性结构和资源特性描述之间的精准检索,以及针对学习资源实施多重相关度排序和定位,设计验证了一个基于JADE平台的个性化资源检索系统。模拟实验证明,随着用户检索次数的增加,用户属性模型不断更新和完善,资料的个性化匹配度良好,能够较好地处理需求获取的瓶颈,达到实施个性化学习的目的。