WEB数据挖掘中用户兴趣模型设计

通过跟踪用户的兴趣与行为提出一种采用显示和隐式相结合的方式创建用户兴趣模型的方法.对用户浏览的WEB页面和用户浏览网页的浏览行为进行分析,得到用户兴趣模型.     

基于Web数据挖掘的用户兴趣获取

本文作者结合自身多年实践经验,结合跟踪用户兴趣以及行为提出了一种显性方式与隐性方式紧密结合的方法,最终提出了建立用户兴趣模型的手段。并且进一步针对用户浏览Web页面以及浏览网页的这种行为予以详细分析,进而得出了用户兴趣模型,掌握了用户兴趣的获取方式,希望可以对读者产生一些积极影响。     

根据用户隐式反馈建立和更新用户兴趣模型

提出一种通过获取用户的隐式反馈信息建立和更新用户兴趣模型的方法．这种方法不需要用户显式地提供兴趣信息，只要通过观察用户在浏览Web页面时所采取的动作来获取隐式的反馈信息，并利用这些信息建立与更新用户兴趣模型，从而减轻用户的负担．     

用户偏好建模：考虑长期与短期兴趣因素

鉴于电子商务网站推荐系统的需要,将用户兴趣分为长期兴趣和短暂兴趣,并提出一种基于长期兴趣和短暂兴趣的用户偏好表示法.利用web服务器数据库的数据,采用无监督学习方法,对用户注册信息进行挖掘,提取出用户长期兴趣.基于向量映射,对web服务器日志上的用户使用记录数据和内容数据进行分析,提取用户短暂兴趣.通过用户反馈信息修正"粗糙"用户偏好文档,使得用户偏好文档更新得以实现.最后,应用了实证案例验证了该方法的合理性和有效性.     

区分用户长短期兴趣的IBCF改进算法

协同过滤算法已被成功应用于许多领域,但遇到了可扩展性和精度低等问题,目前提出了许多改进算法,但它们均忽视了用户长短期兴趣对推荐的不同影响.针对这个问题,介绍了一种改进的长短期兴趣数据权重策略,它的关键是识别用户长期兴趣,为此提出了基于资源类别相似性和基于访问资源类别出现频率两种识别方法,并详细分析了这两种识别方法的优缺点.实验表明,将上述方法引入基于资源的协同过滤算法中,能提高推荐精度.     

基于有指导LDA用户兴趣模型的微博主题挖掘

用户发布的微博内容能够体现用户兴趣,微博中用户的转发、评论、回复、他人评论等微博行为对用户兴趣具有很强的指导作用。为了有效利用用户微博行为,提出了一种基于有指导LDA(latent dirichlet allocation)的微博内容用户兴趣建模方法。首先通过分析对微博的转发、评论、回复、他人评论这4个因素对用户微博兴趣主题的影响,定义了4种约束关系;然后基于用户微博内容,将4种约束关系融合到LDA 模型中构建有指导的LDA微博主题生成模型,最后得到用户的微博主题分布,从而获得用户兴趣模型。实验结果表明,相比LDA模型,该方法的准确率有很大提高,引入4种信息对微博用户兴趣发现有非常重要的指导作用。     

基于信息抽取的匿名用户兴趣描述

为准确地获取动态的用户兴趣信息,提出了一种基于信息抽取的用户兴趣自动获取方法.该方法首先根据电子商务网站中商品的领域知识构建领域Ontology,然后基于该领域Ontology自动抽取用户事务的语义文本信息,并将结构化的信息存入内容数据库,最后通过分析这些数据库中信息的特征值取得用户兴趣的描述文件.在汽车销售网站上的应用实例表明了该方法的有效性.     

用户兴趣模型在个性化搜索引擎中的应用

随着Internet的迅猛发展,个性化信息服务越来越成为信息检索领域的研究热点．本文针对用户兴趣模型构建问题,利用用户兴趣树描述用户兴趣,对用户个性化模型进行研究,并提出一种兴趣模型调整算法．模拟实验表明,该模型能有效提高信息检索的查准率．     

基于综合用户信息的用户兴趣建模研究

为实现个性化服务,理解用户兴趣成为提供搜索服务的关键任务,因此针对传统的用户兴趣建模技术的一些不足,提出了基于浏览内容、浏览时间和操作时间的综合用户兴趣建模方法,将VSM和SVM引入用户兴趣模型的构建,并在此基础上给出了推荐系统的框架,实现了基于此模型的推荐系统.试验结果显示,系统较好的实现了用户感兴趣信息的推荐.     

用户兴趣模型在个性化搜索引擎中的应用

随着Internet的迅猛发展,个性化信息服务越来越成为信息检索领域的研究热点．本文针对用户兴趣模型构建问题,利用用户兴趣树描述用户兴趣,对用户个性化模型进行研究,并提出一种兴趣模型调整算法．模拟实验表明,该模型能有效提高信息检索的查准率．     

智能运输系统用户服务与用户服务要求

探讨了智能运输系统（ITS）用户服务与用户服务要求,在分析中国社会经济状况与交通运输特点的基础上,采用借鉴国外成果与独立开发并举的策略,用“借鉴,筛选,增补,整理”的办法,研究拟定了33项ITS用户服务项目,开发出了一整套详细的ITS用户服务要求。     

一种基于用户满意度的网络接入选择和频谱分配联合优化方法

文中对异构网络下用户接入选择和网络资源分配的联合优化问题进行研究,在传统资源分配方法的基础上,加上用户对网络的主动选择,侧重考虑用户满意度,建立接入选择和资源分配的联合优化模型.在资源分配之前,让用户根据接入每种网络的概率优先选择接入概率最大的网络,在此基础上网络再调整价格来获得最佳的网络效益.仿真结果表明,文中所提出的联合优化方法在保证了网络效益的同时,又兼顾了用户的满意度.     

发射波束赋形消除感知用户对主用户干扰算法

针对如何完全消除感知用户对主用户的干扰问题,探讨了如何利用发射端的波束赋形消除感知用户对主用户的干扰.给出了感知网络和主用户网络共存的系统模型和一种最佳波束赋形算法.并对这种最佳波束赋形算法进行了性能仿真,仿真结果表明,该算法较迫零波束赋形算法在性能上更有优势.与经典的迫零波束赋形方法比较,该算法既能消除对主用户的干扰...     

远程用户身份认证

网络信息安全的第一道防线是身份认证,文章基于一般远程登录机制的弊端,提出了一种实用的身份认证方法。     

虚拟社区共创用户体验对用户共创价值的影响

根据服务主导逻辑理念和价值共创理论,构建了共创用户体验、用户共创价值和行为意向的影响关系模型;并进行了结构方程模型实证研究.同时运用层次回归分析法分析了用户共创价值在共创用户体验和行为意向关系中的中介效应.研究结果表明,共创用户体验对用户共创价值具有显著的正向影响;实用价值和享乐价值均对行为意向产生了显著的正向影响,并且享乐价值的影响更为显著;用户共创价值在共创用户体验和行为意向关系中具有部分中介效应作用.     

一种基于TOPSIS法的光伏用户群内 用户重要性评估方法

同一个配电网区域会存在着多个光伏用户，组建光伏用户群是管理它们的有效方法之一. 为了进一步促进光伏用户群的稳定与发展，需要对群内用户进行重要性评估. 本文针对实行内部电价的光伏用户群，分析运营商的收益本质，基于合作博弈论提出计算群内用户对运营商收益贡献值的方法. 从用户、运营商和电网的3个方面，定义用户的重要性评估指标，再基于多准则决策中的逼近理想解排序（TOPSIS）法对光伏用户群内的用户进行重要性评估与排序. 仿真算例验证了该综合评估方法的有效性.     

电话自动报警发射系统

阐述了新型电话自动报警发射系统的设计原理和实现。     

用户行为轨迹研究

针对目前使用最广泛的谷歌搜索、淘宝网、开心网用户行为轨迹的优缺点,提出"从用户寻找信息"的被动服务模式到"信息寻找用户"的主动服务模式,利用Clickstream研究建设相应的数据信息采集方法,构造用户轨迹研究建设思路——采集、分析、推荐、评价、反馈,抽象提出六大模型体系,分析了三大应用场景:应用内容推荐、关注应用推荐、辅助重点应用保障,并对用户行为轨迹改造进行案例分析应用。     

用户研究和用户体验设计

从目前国内设计和设计研究的不均衡状态,提出、剖析了用户体验设计的涵义.从构建用户体验的模型和丰富扩大用户体验感知的范围和概念的层面出发,实现了对于设计对象的用户研究.通过这种方法,突破了工业设计只是狭隘的造型和外观设计的范畴,为设计做好充分的用户研究.     

基于人的活动行为的产品用户研究方法

对常用的产品用户研究方法进行了比较分析,在此基础上推荐出基于人的活动行为的产品用户研究方法,并通过案例对该方法做了进一步阐述.该方法可供广大产品设计师借鉴和参考.