| 基于用户行为的自动任务识别技术研究 |
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| 引用本文： | 段云飞,林涛,唐宁九.基于用户行为的自动任务识别技术研究[J].四川大学学报(自然科学版),2011,48(1):61-66. |
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| 作者姓名： | 段云飞 林涛 唐宁九 |
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| 作者单位： | 四川大学计算机学院,成都,610064 |
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| 基金项目： | 教育部留学回国启动基金项目（20091341-11-3） |
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| 摘 要： | 自动任务识别是多任务工作环境下自动任务管理技术的关键，其中对窗口切换历史信息采用Bron-Kerbosky算法来聚类同一任务的窗口，已经被国外研究者采用.然而，该方法仅适用于短时间、较少任务的识别，而对长时间下多个工作任务识别缺乏有效性.本文创新性地提出将窗口切换历史聚类结果与基于焦点时间的窗口重要性相结合形成任务向量，再运用模糊KCenter聚类算法求解任务窗口集合来实现长时间工作环境下多任务识别的方法.实验结果表明，该方法能有效识别长时间工作环境下的多个任务且具有较高的准确率.
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| 关 键 词： | 自动任务识别 用户任务建模 聚类 用户行为管理 |
Research on automatic task identification based on user behavior |
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| DUAN Yun-Fei,LIN Tao and TANG Ning-Jiu.Research on automatic task identification based on user behavior[J].Journal of Sichuan University (Natural Science Edition),2011,48(1):61-66. |
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| Authors: | DUAN Yun-Fei LIN Tao and TANG Ning-Jiu |
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| Institution: | College of Computer Science, Sichuan University;College of Computer Science, Sichuan University;College of Computer Science, Sichuan University |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | automatic task identification user task modeling clustering user activity monitoring |
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