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基于情感空间的用户阅读兴趣模型研究
引用本文:赵泽昱,陈健,张月琴.基于情感空间的用户阅读兴趣模型研究[J].计算机工程,2019,45(1):308-314.
作者姓名:赵泽昱  陈健  张月琴
作者单位:太原理工大学信息与计算机学院,山西晋中,030600;太原理工大学信息与计算机学院,山西晋中,030600;太原理工大学信息与计算机学院,山西晋中,030600
基金项目:山西省自然科学基金应用基础研究项目
摘    要:现有多数新闻推荐方法将用户兴趣划分为感兴趣和不感兴趣,难以对用户兴趣实现更精细的描述。针对该问题,将情感空间的思想融合到推荐系统中,提出一种以情感为依据的阅读兴趣表述方法。采用广义回归神经网络对眼动追踪数据的分析,提取阅读兴趣和眼动追踪数据之间的关系,建立基于眼动数据的用户兴趣模型。实验结果表明,该模型预测准确率达到86%,比PLSR模型高7%,具有较高的实用性。

关 键 词:情感模型  阅读兴趣模型  眼动追踪  情感量化  广义回归神经网络

Research on User's Reading Interest Model Based on Emotional Space
ZHAO Zeyu,CHEN Jian,ZHANG Yueqin.Research on User's Reading Interest Model Based on Emotional Space[J].Computer Engineering,2019,45(1):308-314.
Authors:ZHAO Zeyu  CHEN Jian  ZHANG Yueqin
Affiliation:(College of Information and Computer,Taiyuan University of Technology,Jinzhong,Shanxi 030600,China)
Abstract:ZHAO Zeyu;CHEN Jian;ZHANG Yueqin(College of Information and Computer,Taiyuan University of Technology,Jinzhong,Shanxi 030600,China)
Keywords:emotional model  reading interest model  eye tracking  emotional quantification  Generalized Regression Neural Network(GRNN)
本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录!
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