客户评论中用户体验信息自动提取研究

客户评论在人们的日常生活中越来越重要,人们希望从客户评论中获取商品的用户体验信息.客户评论数量的急剧增长使得用户快速、精准地获取有用的信息变得较为困难.为此,提出一种能够自动提取用户体验信息的方法.该方法通过语义片段过滤评论中的冗余信息,提取产品特征词及特征描述词,将其结合组成用户体验信息,自动获取信息能够迅速、准确地从客户评论中提取信息.实验结果证明了该方法的有效性,并且能够保证较高的准确率与查全率.     

关于提取Web用户浏览行为特征的研究

当前,Web日志挖掘技术已成为实现网站个性化服务的研究热点.运用Markov模型来预测用户的浏览模式,从而提高站点访问率、为站点重组提供有利信息是该领域广泛采用的方法之一.但传统方法建立的Markov模型,存在着数据冗余复杂、模型庞大繁琐等问题.针对这些问题,介绍了一种改进的Markov模型.其方法主要是在原有模型的基础之上,在数据清洗、用户会话识别过程中删除一些不予考虑的因素,大大简化了建立的Markov模型,提高了Web日志挖掘的效率.     

Web日志挖掘的用户识别算法研究

Web日志挖掘是将数据挖掘技术应用到Web服务器的日志中,发现Web用户的行为模式,以便进一步改善网站结构或为用户提供个性化的服务。文中探讨了Web日志挖掘中的用户识别算法,提出了一种多重约束条件的用户识别算法。     

基于用户访问树的Web日志挖掘数据预处理

在Web日志挖掘中数据预处理是整个挖掘过程的基础,直接影响日志挖掘的质量和结果.提出了一种基于用户访问树的Web日志挖掘数据预处理方法,该方法在处理过程中根据Web日志建立用户访问树,并利用用户访问树进行用户和事务识别,从而可以在缺乏网站拓扑结构的情况下准确地对Web日志进行预处理.     

基于Web日志挖掘的用户兴趣度分析

用户访问兴趣度的分析是Web日志挖掘中一个重要的研究课题.在概述Web日志挖掘过程的基础上,对日志挖掘各个阶段进行了分析,研究得出了用户对访问页面的兴趣度.     

基于Web日志挖掘的用户兴趣度分析

用户访问兴趣度的分析是Web日志挖掘中一个重要的研究课题。在概述Web日志挖掘过程的基础上,对日志挖掘各个阶段进行了分析,研究得出了用户对访问页面的兴趣度。     

网络评论挖掘关键技术与方法研究概述

电子商务的发展开辟了一条新的购物途径,越多的商品在电子商务平台出售,为了增强用户购物体验,电子商务平台为客户提供了评论平台。随着客户的增加,评论信息数量迅猛增长,并且评论信息具有很大的主观随意性,这给潜在用户群获取信息带来很大困难。针对这一情况,网络评论挖掘技术应运而生,近年来已成为计算机科学、管理学、经济学等领域的研究热点。本文简要从特征提取和情感分类两个方面论述当前网络评论挖掘的关键技术与方法。     

基于机器学习的Android App违规收集个人信息行为检测方法研究

随着移动互联网的迅猛发展,我国App数量和用户规模激增,极大便利了用户的生产生活。但另一方面,App个人信息收集过度现象普遍,因此加强App所涉个人信息保护迫在眉睫。本文提出一种基于机器学习的Android App违规收集个人信息行为的检测方法,对App违规行为进行评估,能够有效地对Android App合规性进行检测,节约人工成本,提升检测效率。     

基于粗糙集的Web用户行为预测研究

随着互联网的飞速发展和Web应用系统的广泛应用,Web挖掘得到了人们越来越多的研究。从Web日志中发现和分析出用户的有用信息的Web日志挖掘已成为研究热点。很多基于关联规则的方法已经被应用于Web挖掘中。运用基于差别矩阵的粗糙集提取Web日志中的关联规则,并将生成的关联规则集用于用户行为的预测。实验结果说明该方法的有效性和实用性。     

基于用户行为挖掘的融合社交网络推荐模型

采用大数据处理技术和并行计算方法进行融合社交网络的用户行为特征的挖掘,实现社交网络智能推荐,提出一种基于用户行为挖掘的融合社交网络推荐模型.采用关联规则分布模型进行融合社交网络的用户行为特征检测,提取融合社交网络的用户行为的本体信息和关联规则项,构建社交网络的联合推荐的模糊决策模型,计算融合社交网络用户行为的联合信息熵...