首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 93 毫秒
1.
随着微博的日趋流行,微博网站已成为海量信息的发布体,对微博的研究也需要从单一的用户关系分析向微博用户及其转发内容的挖掘进行转变,该文提出了一种新的方法挖掘微博用户评论和所转发微博的文字信息,将被用户关注的层面发掘出来,从而并产生推荐。  相似文献   

2.
用户满意度是以用户为中心的搜索引擎性能评价的一个重要分支,区别于传统基于查询与文档相关性的评价方法,基于用户满意度的性能评价能够更加全面、客观地对搜索引擎性能进行评价。该文通过设计搜索实验平台,在尽量不影响用户正常搜索过程的前提下收集用户的搜索行为及其满意度评价,通过用户行为分析的方法挖掘用户群体行为特征与用户查询满意度之间的关联关系。相关结论对提高搜索引擎性能、改善用户查询体验具有一定的参考意义。  相似文献   

3.
对ERP用户进行培训进行分析,从企业ERP运维支持中心的角度,针对不同用户的不同特点,将行之有效的方法应用于集团公司的ERP用户培训中。  相似文献   

4.
用户聚类分析是数据挖掘中的重要手段.文中根据视频应用的特点,在传统的RFM模型基础上,提出一种根据用户观看行为对用户进行聚类的方法:Video-RFM聚类法.利用该方法,文中对中国最大的网络电视运营商PPTV的客户端用户进行了聚类分析.在此基础上,提出了一套将Video-RFM聚类法所使用的用户行为指标,映射到用户忠诚度指数的有效方法.经过实际数据验证发现,Video-RFM方法能够成功地区分行为差异较大的用户群,同时也能够很好地区分用户忠诚度.文中提出的聚类方法对了解视频系统的用户行为具有普遍的参考价值.文中对用户忠诚度的定量研究,对企业优化产品质量具有实际意义.  相似文献   

5.
尹春晖  邓伟 《微机发展》2008,18(5):37-39
从用户的浏览行为可以反映用户的兴趣出发,分析了用户的浏览行为与兴趣之间的关系,提出了五种用户最小浏览行为组合,并在此基础上对其中三种行为进行转化,得到影响用户兴趣的关键的两种行为,并给出这两种行为与用户兴趣度之间的定量关系。结合对网页内容的挖掘,获取用户的兴趣。通过实验对文中的研究结果进行验证,实验结果证明,所采用的方法是合理和有效的,分析出的用户兴趣基本上可以正确反映用户的实际兴趣。  相似文献   

6.
微博用户可以分为个人用户和非个人用户两种类型。在微博中对这两种用户类型进行自动分类是智能广告、用户个性分析等应用的一项基本任务。针对该任务,提出了一种基于机器学习的自动分类方法。该方法的特色在于,不需要人工标注样本,而是利用微博中认证用户类型的语料作为训练样本构建分类器,用于对非认证用户类型进行分类。具体实现中,将用户名和用户发表的微博文本作为表示用户的样本,使用基于最大熵算法进行用户分类。实验表明这种利用认证用户对非认证用户进行类型分类的方法能够获得较好的效果。  相似文献   

7.
针对现有算法对用户兴趣在跨网络用户身份识别中作用的忽视以及时间复杂度高的问题,提出了基于用户兴趣的跨社交网络用户身份识别算法(UI-UI)。首先利用分块思想对用户节点进行初筛选,以提升算法效率、降低时间复杂度;其次,根据用户产生内容(UGC)和用户社交关系对用户兴趣进行建模,并计算兴趣相似度作为身份识别的依据;最后利用半监督学习的方法进行跨网络用户身份识别。通过在真实社交网络中进行实验,结果表明UI-UI算法能有效识别跨网络用户,且准确率和召回率稳定,运行时间显著减少。  相似文献   

8.
《软件工程师》2019,(11):8-14
推荐系统是通过分析已知信息和用户偏好,在用户选择物品或服务时,向用户提供帮助和建议的系统。但是目前大部分推荐系统都是基于用户评价或评分信息向用户推荐购物、电影等电子商务服务,基于用户轨迹数据进行用户兴趣区域推荐的研究十分罕见。用户的轨迹数据蕴含了用户的偏好,不同的轨迹反映不同的用户特性。所以提出一种从用户轨迹数据中挖掘最大频繁项集,并将最大频繁项集用于计算用户相似性和偏好的推荐方法。该推荐方法还综合考虑了相似用户访问次数、置信度和用户住宅信息等可能会影响推荐质量的因素。将提出的方法和基于协同过滤的推荐方法、基于关联规则的推荐方法进行比较,结果显示本文提出方法的效果较好。  相似文献   

9.
推荐系统的冷启动问题是近期的研究热点,而用户的活跃性判定是冷启动问题的基础。已有方法在判定用户的活跃性时,单纯地考虑了用户发表信息量,对社交媒体的社交关系及行为等特征利用不够。该文面向微博网络,提出了系统的用户活跃性判定方法,创新性主要体现在: (1)提出了微博网络影响用户活跃性的四类指标,包括用户背景、社交关系、发表内容质量及社交行为,避免了仅仅使用用户发表信息数量判定用户是否活跃的粗糙方式;(2)提出了用户活跃性判定流程,提出了基于四类指标的用户与用户集的差异度计算模型。以新浪微博为例,选取了学术研究、企业管理、教育、文化、军事五个领域的900个用户作为测试集,使用准确率P、召回率R及F值为评价指标,进行了实验分析和比较。结果显示,该文所提用户活跃性判定方法的准确率P、召回率R、F值比传统的判定方法分别提高了21%、13%和16%,将该文所提方法用于用户推荐,得到的P、R和F值比最新的方法分别提高了5%、2%和3%,验证了所提方法的有效性。  相似文献   

10.
针对单一角度描述用户兴趣存在片面性的问题,该文提出一种融合用户主题兴趣和用户行为的文档推荐方法。一方面从主题兴趣的角度,构建反映用户主题兴趣的主题向量用户模型;另一方面从用户行为的角度,构建反映用户行为兴趣的打分矩阵用户模型。然后,基于上述用户模型提出了两种文档推荐方法,并采用线性加权的方式融合这两种方法,从而实现对用户主题兴趣与用户行为的融合。实验结果表明,该方法的推荐结果好于协同过滤推荐方法和基于内容的推荐方法。  相似文献   

11.
史艳翠  孟祥武  张玉洁  王立才 《软件学报》2012,23(10):2533-2549
针对移动网络对个性化移动网络服务系统的性能提出了更高的要求,但现有研究难以自适应地修改上下文移动用户偏好以为移动用户提供实时、准确的个性化移动网络服务的问题,提出了一种上下文移动用户偏好自适应学习方法,在保证精确度的基础上缩短了学习的响应时间.首先,通过分析移动用户行为日志来判断移动用户行为是否受上下文影响,并在此基础上判断移动用户行为是否发生变化.然后,根据判断结果对上下文移动用户偏好进行修正.在对发生变化的上下文移动用户偏好进行学习时,将上下文引入到最小二乘支持向量机中,进一步提出了基于上下文最小二乘支持向量机(C-LSSVM)的上下文移动用户偏好学习方法.最后,实验结果表明,当综合考虑精确度和响应时间两方面因素时,所提出的方法优于其他学习方法,并且可应用于个性化移动网络服务系统中.  相似文献   

12.
跨社交网络用户匹配技术可以融合多平台用户数据,从而实现更多元的应用,现有基于签到的社交网络用户匹配研究,忽略了多源社交网络签到数据的失衡性,导致算法在真实数据集下匹配精度下降的问题。针对此问题,提出一种基于用户签到的跨社交网络用户匹配方法。通过网格聚类算法对用户签到数据进行粗粒度化和过滤,选择出潜在相关性强的签到数据;从这些签到数据中提取时空特征,计算出不同属性相似度;通过优化多属性相似度的权重分配,综合计算用户匹配分。在多组数据集上的实验结果表明,所提出方法在签到数据失衡情况下的有效性。  相似文献   

13.
张宏鑫  盛风帆  徐沛原  汤颖 《软件学报》2016,27(5):1174-1187
随着我国移动互联网的迅猛发展,如何从海量移动终端日志数据中提取出有效信息,并进行合理、清晰的可视化分析,为工业界等提供有价值的统计分析功能显得尤为重要.目前,对于移动终端日志数据的研究和分析多是基于对单一属性的统计结果分析,如应用下载排行、用户留存率等.为了进一步挖掘移动终端日志数据背后深层次的隐含信息,更加准确地概括出移动终端用户的特征,提出了一种基于移动应用程序日志数据的人群特征分析与画像计算方法,构造了基于移动应用程序数据的主题模型,并将移动设备用户按照与不同应用主题的相关度进行聚类,得到了具有不同特征的人群,从而提出了基于层次气泡图和Voronoi Treemap的可视化展现与分析方案.进一步将人群特征与时间信息、地理位置信息相结合,从多角度可视化展现人群特征.最后,根据该研究内容,实现了B/S架构的日志数据可视化分析原型系统,并通过案例分析验证了该方法的有效性.  相似文献   

14.
随着互联网和移动应用平台的快速发展,围绕移动应用所产生的海量用户数据已经成为精确分析用户需求偏好的重要数据源.尽管已有不少学者从这些数据中分析和挖掘用户需求,但现有的方法通常只研究了数据的少数维度的特征,未能有效地挖掘多维移动应用信息以及他们之间的关联.提出一种基于元路径嵌入的移动应用需求偏好分析方法,能够为用户进行个性化移动应用推荐.具体地,首先分析移动应用的文本信息中的语义主题,挖掘用户需求偏好的分析维度.其次,将移动应用信息的语义特征构建了一个融合移动应用多维信息的概念模型,涵盖了能够表征用户需求偏好的多维度数据.基于概念模型的语义,设计了一组有意义的元路径集合,以精确地捕捉用户需求偏好的语义.最后,通过使用元路径嵌入技术进行用户行为画像,进而实现个性化的移动应用推荐.使用苹果应用商店包括1507个移动应用和153501条用户评论的真实数据集进行实验评估.实验结果表明所提的方法在各指标上均优于现有模型,其中平均F1值提升0.02,平均归一化折损累计增益(normalized discounted cumulative gain,NDCG)提升0.1.  相似文献   

15.
仲兆满  管燕  胡云  李存华 《软件学报》2017,28(2):278-291
微博用户兴趣挖掘是个性化推荐、社群划分的基础工作.在深入分析微博网络特点的基础上,给出了能够揭示微博网络多模性的描述模型,对面向微博网络的后续研究具有参考价值.根据微博网络的特点,提出了基于背景的用户静态兴趣表示及挖掘方法,以及基于微博的用户动态兴趣表示和挖掘方法.针对微博网络中缺少背景信息、发表微博很少的大量不活跃用户,提出了基于关注的用户兴趣挖掘方法.以新浪微博为例,选取了时尚、企业管理、教育、军事、文化这5个领域进行用户兴趣挖掘及相似度计算的实验分析和比较,结果表明,与主流的兴趣挖掘方法相比,该微博用户兴趣的表示和挖掘方法可以有效地改善微博用户兴趣挖掘的效果.  相似文献   

16.
秦永俊 《计算机测量与控制》2017,25(1):111-113, 118
在移动计算环境下,通过对远程用户的体验数据优化挖掘,满足远程用户的个性化需求,提高对远程用户QoS服务质量;传统的数据挖掘方法采用显著特征关联信息提取算法,当远程用户体验数据之间的差异性特征不明显时,挖掘的准确性不好;提出一种基于关联用户自适应链路跟踪补偿的移动计算环境下远程用户体验数据挖掘模型,进行远程用户体验数据挖掘模型的总体设计和数据结构特征分析,对采集的远程用户体验数据进行非线性时间序列分解,对数据序列通过自相关特征匹配和特征压缩实现挖掘数据的指向性信息优化提取,采用关联用户自适应链路跟踪补偿方法实现对数据挖掘误差的控制和补偿,提高了数据挖掘的准确性和有效性;仿真结果表明,采用该挖掘方法进行移动计算环境下远程用户体验数据挖掘的准确度高,实时性较好,满足了移动远程用户的个性化需求,提高了对用户服务的针对性。  相似文献   

17.
当前,在互联网上已形成一个与现实社会平行的另外一个社会,传统的网络管理体系较少考虑到互联网的社会性,因而对互联网的管理和治理问题缺乏充分的理论支持,互联网秩序正在遭受不良上网行为和不良信息的严重挑战。网络管理的主要矛盾正在由网络基础设施管理转变为网络用户行为管理。本文研究基于信用评估的网络管理方法,把传统的信用评估思想引入到网络用户行为管理中,并融合网络技术、数理分析、管理科学和其它相关领域的优秀成果,从更高的角度和更广的范围思考和规划未来互联网的管理,提出并实践新的网络管理理念和技术架构,建立科学的、适合互联网管理特点的网络信用评估模型和体系,为构建网络信用体系提供理论支持。  相似文献   

18.
代表性用户抽样方法在社会网络分析领域中得到广泛的应用,如何使其抽取的子集代表网络中所有用户具有重要的研究意义。现有方法较少关注网络拓扑结构中用户潜在的大量有用信息,通过对统计分层抽样模型进行优化,提出了一种基于权邻域的代表性用户抽样算法。为了从网络拓扑结构中获得用户更多有价值的内容,该算法使用权邻域对用户代表度计算方法进行改进,同时与用户属性相结合。之后根据用户属性值将用户分成不同属性组,计算用户在每个属性组的代表度。接着通过质量函数来衡量代表性用户的代表程度。采用启发式贪心算法抽取代表性用户。在4个数据集上与6种传统抽样算法进行实验比较,结果表明基于权邻域的代表性用户抽样算法在精确率、召回率和F1-Measure评价指标上均有提升。  相似文献   

19.
为识别出不同社交网络平台中属于同一自然人的账号,提出了一种基于用户关系的跨社交网络用户身份关联方法。首先,设计了基于网络表示学习的用户关系提取模块,将大规模用户关系转换至低维向量空间进行表示;然后,针对异构信息网络改进了传统网络表示学习算法,提出了CSN_LINE算法,实现融合跨社交网络先验关联关系的网络表示;最后,构建了基于多层感知机的用户身份关联模型。实验结果表示,提出的方法与目前先进的方法相比,综合指标F1值和正确率的提高均超过12%,证明了该方法的合理性和有效性。  相似文献   

20.
手势识别除了为触屏智能设备提供人机交互,还可以成为一种新的用户信息收集方式,用以优化基于个人移动终端的购物推荐系统。文章在现有研究基础之上,讨论了手势识别数据用于收集用户兴趣点信息的可能性和有效性,并以智能手机为例,用两个小样本的实验进行验证,为进一步研究奠定了基础。  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号