个性化检索中的用户ontology及其构建

为使用户能够从信息庞杂的网络中方便准确地找到自己所需的信息，在传统检索技术的基础上，结合ontology及个性化检索技术的研究，提出个性化检索中用户ontology的概念，讨论了基于行为的用户描述文件的建立，并制定了个性化检索中语义关系的提取规则。最后在此基础上给出了用户ontology的构建方法，并通过比较实验说明了用户ontology在个性化检索中的有效性。     

基于本体的个性化信息检索技术研究

针对传统的采用关键词的信息检索方式在个性化方面的不足,提出了一种根据领域本体的个性化信息检索模型.首先获取用户的特征信息,接着利用用户的特征信息构建基于本体的用户兴趣模型,在检索过程中通过领域本体概念和用户兴趣模型对检索请求进行分析并对其进行扩展,获得符合检索意图的结果,在此基础上按兴趣度大小处理后将最终个性化信息检索结果反馈给用户.通过搭建关于本体的个性化检索原型系统,仿真结果验证了改进模型的有效性.     

基于用户偏好特征挖掘的个性化推荐算法

为了提升社交网络个性化推荐能力,结合用户行为分布进行个性化推荐设计,文中提出基于用户行为特征挖掘的个性化推荐算法,构建社交网络的用户行为信息特征挖掘模型,采用显著数据分块检测方法对社交网络用户特征的行为信息进行融合处理,提取反映用户偏好的语义信息特征量。从情感、关键词和结构等方面根据用户行为特征组,结合模糊信息感知方法进行社交网络个性化推荐过程中的信息融合处理,在关联规则约束控制下,构建社交网络用户偏好特征的混合推荐模型,实现用户偏好特征挖掘,根据语义分布和用户的行为偏好实现社交网络的个性化信息推荐。仿真结果表明,采用所提方法进行社交网络个性化推荐的特征分辨能力较好,对用户行为特征的准确识别能力较强,提高了社交网络推荐输出的准确性。     

基于IGA的用户Agent模型与设计

个性化信息检索与获取是目前理论与应用研究的一个热点.其解用户疲劳、加快算法的收敛.本文以图形检索为应用背景,提出了基于交互式遗传算法的用户Agent模型.该软件Agent针对现有研究的不足,将用户个性化信息获取与个性化检索集成在一起,两者相辅相成.在获取用户个性化信息时,我们设计了一种结合归纳和统计的用户情感计算机制,通过对前几代操作的结果进行归纳、计算,得到用户的特异性偏好;在利用用户情感偏好实现检索时,我们设计了利用个体偏好的引导进化方法来指导交互式遗传算法的选择、变异等操作.实验验证该模型在人脸图形检索中确实达到了体现用户个性化,有效缓解用户疲劳的目的.     

隐式反馈场景下的LFM-XGB-LR融合推荐算法

在信息流消费场景中,利用用户的隐式行为反馈,对用户进行个性化内容推荐是核心问题。而由于行为惯性的问题,用户通常只是浏览feed流,互动行为数据稀疏,导致传统方法在个性化等方面性能不高。针对该问题,设计了隐式反馈的权重转化方法,提出LFM-XGB-LR融合模型,利用LFM生成嵌入向量,结合了XGB在特征交叉和LR在离散计算上的优势。实验结果表明,基于LFM的嵌入改善了模型个性化的问题,该融合模型在各项指标上均有稳定提升。     

基于用户兴趣行为模型的个性化广告推荐研究

随着移动互联网和网络终端的快速发展,产品的营销方式发生了重大变化,在互联网上投放广告已成为商家的重要宣传和销售渠道。然而,在线广告能否进行准确推荐是困扰产品厂家和广告代理商的一个主要问题。文章通过分析在线广告的非结构化特征和搜索用户行为数据,提出一种基于用户兴趣行为模型的个性化广告推荐方法,该方法可以通过主题模型提取用户的兴趣偏好,并基于最近邻算法和用户行为生成广告推荐列表。实验结果表明,基于最近邻算法和用户行为的个性化广告推荐方法可以推荐个性化广告,并且比基于内容的推荐方法具有更好的性能。     

基于云端可视化交互的强化学习平台

强化学习是一个与环境交互的学习过程,在实验场景中,训练环境部署的可扩展性和算法验证的便捷性常受限于物理引擎和渲染模块的高耦合性.为对物理引擎和渲染模块进行解耦,构建一种面向物理引擎和渲染模块的云端交互式模型,其中包括操作字典、元素字典和对应的算法接口,并基于该模型实现模拟器.通过集成模拟器、可视化工具和知识管理等组件,...     

一种基于用户行为静态建模的在线客服系统

交互式信息服务模型强调人机交互过程中对用户动态的反映,注重用户认知因素和非认知因素的结合,旨在构建支持对用户自适应的用户模型。通过提出使用模糊集的方式,对在线用户进行建模,同时描述了基于这种用户模型进行用户行为在线跟踪和用户行为预测的方法,并介绍一个系统实现构成。     

基于跨系统的个性化搜索系统模型设计

用户模型的建立和动态更新,是实现个性化搜索的基础和核心。通过采用Multi-Agent技术对跨系统的个性化搜索系统进行设计,采用交互式Agent初始化单系统用户模型,使用动态跟踪用户兴趣Agent和历史记录检索Agent来更新用户模型,并利用SUM模型建立跨系统的用户模型。最后利用产生的用户兴趣文件作为查询优化Agent和结果优化Agent的判别依据来提高跨系统搜索的个性化。     

新的基于日志分析的用户个性化模型

作为个性化服务技术的核心,用户模型的质量关系到个性化服务的质量。目前的用户模型大多只考虑用户的显式信息或隐式信息,很少同时考虑两者,使得检索质量不如人意。提出了一种新的基于日志分析的用户个性化模型,结合了传统的显式建模和隐式建模的优点,把显式个性化信息和隐式个性化信息通过两层树状结构结合起来。模型同时考虑了用户历史信息的长短期划分,以及检索系统返回结果的顺序和用户对结果页面的点击顺序。实验结果表明,基于该用户模型的个性化检索效果与原有检索系统的检索效果相比有显著提高。     

基于大规模日志分析的搜索引擎用户行为分析

用户行为分析是网络信息检索技术得以前进的重要基石,也是能够在商用搜索引擎中发挥重要作用的各种算法的基本出发点之一。为了更好的理解中文搜索用户的检索行为,本文对搜狗搜索引擎在一个月内的近5 000万条查询日志进行了分析。我们从独立查询词分布、同一session内的用户查询习惯及用户是否使用高级检索功能等方面对用户行为进行了分析。分析结论对于改进中文搜索引擎的检索算法和更准确的评测检索效果都有较好的指导意义。     

A Learned Lexicon-Driven Paradigm for Interactive Video Retrieval

Effective video retrieval is the result of interplay between interactive query selection, advanced visualization of results, and a goal-oriented human user. Traditional interactive video retrieval approaches emphasize paradigms, such as query-by-keyword and query-by-example, to aid the user in the search for relevant footage. However, recent results in automatic indexing indicate that query-by-concept is becoming a viable resource for interactive retrieval also. We propose in this paper a new video retrieval paradigm. The core of the paradigm is formed by first detecting a large lexicon of semantic concepts. From there, we combine query-by-concept, query-by-example, query-by-keyword, and user interaction into the MediaMill semantic video search engine. To measure the impact of increasing lexicon size on interactive video retrieval performance, we performed two experiments against the 2004 and 2005 NIST TRECVID benchmarks, using lexicons containing 32 and 101 concepts, respectively. The results suggest that from all factors that play a role in interactive retrieval, a large lexicon of semantic concepts matters most. Indeed, by exploiting large lexicons, many video search questions are solvable without using query-by-keyword and query-by-example. In addition, we show that the lexicon-driven search engine outperforms all state-of-the-art video retrieval systems in both TRECVID 2004 and 2005     

The design and implementation of the NCTUns network simulation engine

NCTUns is a network simulator running on Linux. It has several unique advantages over traditional network simulators. This paper presents the novel design and implementation of its simulation engine. This paper focuses on how to combine the kernel re-entering and discrete-event simulation methodologies to execute simulations quickly. The performance and scalability of NCTUns are also presented and discussed.     

IFAS: Interactive flexible ad hoc simulator

Ad hoc networks are characterized by fast, dynamic changes in the topology of the network. Introduction of new routing algorithms requires a deep and reliable evaluation process. In this paper, we describe an interactive flexible ad hoc simulator (IFAS) that presents a modern and novel approach to the family of ad hoc simulators. This simulator supports unique viewing, debugging, tuning and interactive capabilities that shorten significantly the design and debug process of new algorithms. The development of the IFAS is ongoing; however, we consider this new simulator as an innovative tool that will supplement traditional simulators.     

基于领域本体的贝叶斯网络检索模型研究

针对传统的信息检索方法无法实现用户查询的语义理解、检索效率低等问题,本文提出基于领域本体进行查询扩展的贝叶斯网络检索模型。该模型首先将用户查询通过领域本体进行语义扩展,然后将扩展后的查询作为证据在贝叶斯网络检索模型中进行传播,进而得到查询结果,实验表明本文提出的贝叶斯网络检索模型能提高检索效率。     

搜索引擎用户行为与用户满意度的关联研究

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。     

Graph-based multi-space semantic correlation propagation for?video retrieval

By introducing the concept detection results to the retrieval process, concept-based video retrieval (CBVR) has been successfully used for semantic content-based video retrieval application. However, how to select and fuse the appropriate concepts for a specific query is still an important but difficult issue. In this paper, we propose a novel and effective concept selection method, named graph-based multi-space semantic correlation propagation (GMSSCP), to explore the relationship between the user query and concepts for video retrieval application. Compared with traditional methods, GMSSCP makes use of a manifold-ranking algorithm to collectively explore the multi-layered relationships between the query and concepts, and the expansion result is more robust to noises. Parallel to this, GMSSCP has a query-adapting property, which can enhance the process of concept correlation propagation and selection with strong pertinence of query cues. Furthermore, it can dynamically update the unified propagation graph by flexibly introducing the multi-modal query cues as additional nodes, and is not only effective for automatic retrieval but also appropriate for the interactive case. Encouraging experimental results on TRECVID datasets demonstrate the effectiveness of GMSSCP over the state-of-the-art concept selection methods. Moreover, we also apply it to the interactive retrieval system??VideoMap and gain an excellent performance and user experience.     

用户反馈式主题相关度算法研究

主题相关度算法是搜索引擎的重要组成部分,影响搜索引擎的用户体验．本文将语义网技术同传统的信息检索技术相结合,并参考知识本体,给出一个利用用户反馈的判断主题相关度的判断算法,通过实验验证了算法能有效提高用户搜索的准确率和召回率。     

一种基于内容相关性的跨媒体检索方法

针对传统基于内容的多媒体检索对单一模态的限制,提出一种新的跨媒体检索方法.分析了不同模态的内容特征之间在统计意义上的典型相关性,并通过子空间映射解决了特征向量的异构性问题,同时结合相关反馈中的先验知识,修正不同模态多媒体数据集在子空间中的拓扑结构,实现跨媒体相关性的准确度量.实验以图像和音频数据为例验证了基于相关性学习的跨媒体检索方法的有效性.     

基于交互式流量回放的用户行为仿真技术

流量回放可为网络靶场提供逼真的流量数据并支持网络新技术验证与安全评测。面向复杂虚拟网络的交互式用户行为仿真需求,设计一种交互式流量链路的用户行为仿真架构。采用基于云平台的分布式流量仿真策略,以实现面向复杂虚拟网络用户的行为仿真多样化和可扩展加载。对交互式流量回放过程中延时修复与补偿策略进行研究,提升交互式用户行为仿真的时序逼真性。仿真实验结果表明,该仿真架构能够在保证流量时序准确性的前提下,实现交互式的大规模用户行为仿真,与传统的ITRM、Tcpreplay等方法相比,在仿真行为的多样性、规模性、逼真性上具有一定优势,可为安全评测提供有效支撑。