数字图书馆个性化服务用户模型研究

提出了一种数字图书馆个性化服务用户模型构架,并对实现过程中的几个关键问题,包括用户模型表示方法,用户模型的建立以及更新算法进行了详细论述.提出了基于本体论的空间向量用户模型表示方法,建立了简单的数字图书馆领域本体,以空间向量表示用户模型,以本体概念作为向量的特征项;采用支持向量机分类算法和无监督聚类算法相结合提取用户兴趣;在用户模型更新方法上,采用渐进遗忘和滑动窗口相结合的方法实现用户兴趣概念的漂移.     

自适应过滤算法在基于社区E-learning的个性化知识服务系统中的研究

针对学习型社区中的教育需求,在传统算法上加以改进提出了一种基于向量空间模型的教育资源自适应过滤算法。首先通过训练算法,提取特征向量和伪反馈建立初始模板,设置初始阈值。然后通过过滤算法根据用户的反馈信息自适应地调整模板和阈值。该算法在执行过程中,不需要大量的初始文本,同时在过滤的过程中可不断地进行自主学习来提高过滤精度。该算法已在项目中进行验证,结果表明是有效的。     

自适应过滤算法在社区E-learning的个性化服务系统中的研究

针对学习型社区中的教育需求,在传统算法上加以改进,提出了一种基于向量空间模型的教育资源自适应过滤算法．通过训练算法,提取特征向量和伪反馈建立初始模板,设置初始阈值．然后通过过滤算法根据用户的反馈信息自适应地调整模板和阈值．该算法在执行过程中,不需要大量的初始文本,同时在过滤的过程中可不断地进行自主学习来提高过滤精度．该算法已在个性化知识服务系统中进行验证,结果表明是有效的．     

智能N维向量的空间模型

传统向量空间模型在计算复杂度、查询性能、智能性方面存在种种缺陷。在其基础上，提出了智能N维向量空间模型，改进了文档特征向量生成的算法，使用局部统计数据计算特征向量，大大降低了计算复杂度。模型采用用户点击作为反馈，提出了对初始的文档特征向量和用户查询向量进行调整的算法。最后，从理论上对两种模型的性能进行了对比分析。     

基于向量空间模型的个性化搜索算法研究

基于向量空间模型(Vector Space Model,VSM)实现用户搜索结果的个性化排序,通过用户提供其感兴趣的文本集作为训练样本实现用户模型的初始化,并引入遗忘因子,结合机器学习的方法,通过用户后期的上网行为实现用户模型的动态更新,同时采用TF-IDF算法进行文本特征的提取,并针对文档模型与用户模型的统一提供了解决方案。     

一种基于用户行为反馈的兴趣度模型更新算法

个性化推荐技术在电子商务系统中得到了广泛应用.针对现有的用户模型不能及时根据用户自身兴趣偏移进行更新的问题,提出了一种基于用户行为反馈的兴趣度模型的更新算法,在创建好模型的基础上,分析用户的购买记录和用户的浏览行为,结合用户的兴趣内容,实现用户兴趣的自动更新,得到的针对新的用户兴趣的推荐商品列表,在此基础上结合用户的购买商品记录,实现推荐商品的个性化排序,从而向用户进行个性化推荐.实验对比结果表明,该算法能更好地发现用户当前的购买兴趣,从而进一步提高个性化推荐精度和用户满意度.     

有限反馈多用户MIMO系统的低复杂度用户选择

为了降低有限反馈多用户MIMO系统中的用户选择算法的复杂度,使系统支持更多的用户,基于贪婪用户选择算法(GUS),提出了一种低复杂度用户选择算法。该算法将Schmidt正交化的思想引入GUS算法,通过计算相互正交的预编码向量来构成预编码矩阵,并估计信道容量,最后寻找最佳的用户组合进行下行数据的传输。该低复杂度算法利用预编码向量的正交性避免了矩阵求伪逆的过程,从而极大地降低了计算量。仿真结果表明,在相同反馈方式下,改进后的算法仍能取得和GUS近乎相同的系统总容量。     

基于知识表示学习的协同矩阵分解方法

针对协同过滤算法中用户反馈数据的稀疏性问题,提出一种基于知识库的协同矩阵分解方法.该方法从物品的知识图谱中学习其向量表示,并在此基础上联合地分解反馈矩阵和物品关联度矩阵,两种矩阵共享物品向量,利用物品的语义信息弥补反馈数据的缺失.实验结果表明,该方法显著地提升了矩阵分解模型的推荐效果,在一定程度上解决了协同过滤的冷启动问题.      

基于用户偏好的智能数据源选择

当前搜索引擎用户个性化的研究是搜索引擎优化的一个研究分支.当前检索模型的主要弊端就是搜索引擎用户提供的信息很少.目前主要借助于用户在和元搜索引擎交互的过程中提供的隐反馈信息对成员搜索引擎的数据源选择算法进行优化,利用语言模型对用户检索行为建模,用户与元搜索引擎交互的过程中动态更新用户行为模型,自适应的满足不同检索动机的用户的信息需求.     

个性化系统中一种新的用户兴趣模型的建立

个性化推荐系统中,设计用户的兴趣模型是一个关键问题.通过分析web环境下用户的特点和浏览行为,提出了一种新的基于向量空间模型的混合模型,并根据用户对页面的访问次数,浏览速度和驻留时间来更新模型.模型便于实现,且更新及时,简单.     

用户并发访问过程的系统负载分析模型

构建了用户并发访问过程的系统负载分析模型.首先建立用户与应用的对应关系及访问权限矩阵,作为原始数据模型;然后按每个用户并发访问应用的次数建立访问频度矩阵.在访问频度矩阵中增加负载因子,生成系统负载矩阵,即分析模型,并分别以用户和应用为主线进行了相应的量化分析,最后用实例验证了模型的有效性.     

一种社交网络用户领导者挖掘算法

社交网络中的用户领导者挖掘是用户影响力分析的重要问题.提出一种基于用户影响力评估的社交网络用户领导者挖掘算法.首先,描述问题模型以及模型相关定义;其次,提出了基于用户影响力和用户活跃度计算的用户领导力评估方法;最后,依据用户领导力和用户中心度计算实现用户领导者的挖掘.实验印证了该方法对于社交网络挖掘用户领导者的可行性和有效性.     

认知无线电中的敏捷增益分析

改进原有模型中的问题,利用新的数字模型研究了在中继用户有功率约束条件下,路径损耗指数之比、主用户与认知用户直线间的夹角、发射功率对敏捷增益的影响;并且通过分析论证和大量的仿真运算证明了新数字模型更具有可行性.结果表明：认知用户的传输衰减比主用户传输衰减慢时,感测性能能够得到明显改善;敏捷增益随角度的增加而减小;认知用户的传输功率远小于主用户传输功率时,认知用户无法获得敏捷增益.     

基于多Agent搜索行为分析的用户兴趣模型

为解决传统搜索引擎个性化的局限性问题,在研究用户感兴趣搜索引擎现状基础上,通过多Agent较全面记录、分析用户搜索的行为,提出了一种新的综合用户搜索行为,构建用户感兴趣搜索引擎研究框架--基于多Agent搜索行为分析的用户兴趣模型。研究结果表明,依据用户搜索行为构建用户兴趣模型,使搜索引擎返回结果更贴近用户需求。满足用户个性化服务,提高了信息搜索的查全率和查准率。     

结合信任和项目的抗攻击协同过滤算法

为提高基于项目协同过滤推荐方法的抗评分攻击能力,提出结合用户信任等级和项目进行资源协同过滤算法。提出根据用户兴趣相关性、评分相似性和评分相关性构建用户关联图,然后提出用户信任等级计算模型,并将用户信任等级值作为用户的权重结合到经典协同过滤推荐算法Slope One的项目差异性的计算中,形成基于用户信任等级的协同过滤方法。实验数据表明新算法在不影响推荐的预测准确性的基础上,比传统的过滤推荐算法具有更好的抗攻击能力。     

基于随机均衡配流的O-D量估计双层规划模型及算法

在传统随机均衡配流模型的基础上,提出了一种增广的随机用户均衡配流模型及其求解算法。在此基础上构造了一个双层规划模型,用以描述基于随机用户均衡原则的从路段观测流量估计O-D交通量的问题,并给出了相应的求解算法。该模型及其求解算法对于解决O-D估计问题是可行有效的。     

个性化桌面元搜索引擎系统的研究与设计

介绍了一个基于桌面的个性化元搜索引擎的研究策略和实现技术。从个性化策略的描述和系统框架的设计可以得出用户兴趣模型是个性化元搜索系统的基础和关键。基于此开发和设计的桌面个性化元搜索系统才能较好体现个性化的内涵和外延。     

基于用户相似度度量的有效社区Leader选举方法

社交网络社区Leader 选举,即识别社区内影响力最大用户,是社交网络结构分析重要任务之一,在识别意见领袖、增进社区融合等方面具有重要的理论和应用研究价值.传统的社区Leader 选举技术如UserRank和PeopleRank,主要基于社交网络链接分析实现,忽略了用户本身属性的相似度度量.因此得到的社区Leader不能有效保证其社区代表性.本文提出了一种新的用户关系建模方法,将传统的链接分析和用户属性相似度度量融合,有效识别具有代表性的高影响力用户.实验结果表明,提出的方法不仅可以选举出社区内部具有代表性的高影响力Leader 用户,还可以通过社区Leader 选举使得社区内其他用户的查询效率得到有效提高.     

基于带权语义距离的网页预取方法

为了体现词条之间的关系,更好地为用户提供个性化服务,提出了在语义网络下对用户兴趣建模的思想. 根据用户的访问历史,利用知网建立基于概念关系的用户兴趣森林模型. 通过计算机链接描述文字的平均带权语义距离,预取用户将来可能访问的Web页. 基于带权语义距离的网页预取方法对用户兴趣进行归纳,用带权语义距离反映词与词之间的概念关系. 实验结果表明,此方法的命中率较高,漏取率较低,平均命中率可以达到61%左右.     

一种新的基于角色的访问控制模型

文章提出了一种新的基于RBAC的角色层次控制与用户业务限制混合权限管理模型(N-RBAC),定义了角色的共有权限、基于层次控制的角色影子权限以及用户的私有业务约束;该模型比传统的RBAC或其修正模型具有更高的灵活性和更广的适用性,解决了角色与用户之间共性与个性的矛盾,既简化了信息系统中对用户授权管理,又使相同角色的用户对相同的功能模块可以有不同的操作限制;详细讨论了N-RBAC的设计原理与实现方法;应用实践表明该模型使用方便,设置灵活,能有效满足各类信息系统权限管理的需要。