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采用用户历史查询词构建用户画像时,现有向量空间模型存在特征稀疏和上下文依赖性强的问题。针对该问题,通过引入 LDA 主题模型,首先提取查询词潜在主题,得到查询词对应的主题分布;然后将概率最大的主题对应的词扩充到原始特征空间中,丰富用户特征;最后采用 SVM 分类算法对用户基本属性进行分类,构建用户画像。实验表明,利用 LDA 模型对用户特征进行扩展比传统向量空间模型用户画像精度提高了 1.6%。 相似文献
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所做的工作就是提出一套查询推荐机制。它是以搜索引擎过去的用户提交的查询语句以及用户所做的各种点击反馈行为作为查询推荐的数据源,在保持查询语句的有效性的前提下对新用户的查询语句进行分析,然后给予适当的推荐语句,并且在分析过程中同时考虑了时间因素以及对热点问题的关注。 相似文献
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用户行为分析是改进搜索引擎的重要依据,为了更好地理解中文搜索用户的检索行为,在引入分词的基础上对搜狗搜索引擎在一个月内的真实查询日志进行了分析,对查询语言、查询长度、rank和网页深度与点击次数四个方面的用户行为进行分析。所得结论对改进中文搜索引擎的设计和更准确地评测检索效果都有较好的指导意义。 相似文献
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信息行为是用户为满足自己的信息需求而实施的信息获取和信息利用的一系列行为.高校用户信息行为可分为信息需求确定、信息查询、信息选择、信息交互和信息利用五种类型.影响高校用户信息行为的因素有用户自己的主体因素和用户所在环境的环境因素两个方面.在对用户信息行为进行分析的基础上,高校图书馆应调整自己的服务方式,增加为用户服务的内容,以为用户提供多层次和点面结合的信息服务. 相似文献
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《绵阳师范学院学报》2015,(8):94-98
针对电子商务系统中大多采取用户评分或购买数据进行聚类,较少进一步分析用户行为的现状,提出一种根据用户浏览商品时序分析用户兴趣的方法 .在此基础上先用Canopy算法进行数据预处理后使用K-均值算法根据用户兴趣实现用户聚类.采用KDD CUP2000数据集中的用户点击流数据中的用户浏览记录对算法进行实验,实验结果表明算法有较好的聚类结果 . 相似文献
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高校图书馆用户特征与层次化服务的思考 总被引：1，自引：0，他引：1
吴静 《和田师范专科学校学报》2008,28(6):222-223
本文将高校图书馆用户分类为教师、科技工作者、大学生、研究生和学校管理型用户等五类,并分析他们的对高校图书馆的信息需求特征：同时,提出了建立特色用户信息库、建立特色与专业数据库和构建图书馆与读者校园网络交互系统为基本内容的层次化服务系统。 相似文献
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本文借助用户体验模型,对高校教师网络教学平台用户体验行为进行实证研究,界定教师网络教学平台用户体验行为由教学管理、资源管理、学生管理、师生交互和教学创新功能使用五个结构性特征构成,并分析了不同群体教师的用户体验行为特征;从教师个体特征、教育技术理念与基础、群体态度倾向、院校制度支持和技术帮助支持五个方面分析了影响教师用户体验行为的主要因素;最后根据相关研究结论提出相应政策改进建议。 相似文献
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提出一种在线复杂图形识别方法,在该方法中引入相关反馈技术来逐渐捕获用户绘图意图并使用用户模型来适应不同用户的绘图习惯.首先,在根据图形向量化特征的相似度计算给出候选识别结果的基础上,利用相关反馈技术不断降低模糊性而提高识别效果.其次,通过记录和分析"历史信息"动态的为不同用户建立用户模型,从而适应不同的用户习惯和绘图意图.同时,引入了一个基于模型的动态匹配策略.实验证明所介绍的识别方法在试验中取得了很好的效果. 相似文献
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线上与线下结合的O2O电子商务模式改变了传统电子商务的运作格局.O2O电子商务的线上与线下协同运作能最大程度满足消费者的需求,O2O电子商务的用户行为也随之较传统电子商务有了很大的变化,分析并掌握O2O电子商务的用户行为是提升O2O模式下用户消费忠诚度的有效方法.通过对O2O电子商务模式用户行为特征的分析,给出了对O2O模式下用户行为方式的判断,并对O2O模式下消费者的电子商务行为趋势进行了前瞻性分析. 相似文献
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协同过滤算法在电子商务网站推荐系统中的应用非常广泛,其通过分析大量用户的历史行为数据,挖掘用户的兴趣,向用户推荐合适的物品。然而,协同过滤算法存在数据稀疏性问题。针对该问题,提出一种基于用户特征和商品特征的组合协同过滤推荐算法。通过用户基本属性特征、物品分类属性特征以及用户的历史评分记录,计算用户的相似性和物品的相似性,获得近邻用户和相似物品;依据改进的基于物品协同过滤和基于用户协同过滤组合推荐算法,为项目进行评分。实验表明,该方法能降低预测结果的平均绝对误差,提高推荐精度。 相似文献
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频谱感知技术作为认知无线网络关键技术之一,正面临着日趋紧迫的安全威胁.开展安全频谱感知技术研究,对于完善认知无线网络技术体系具有重要意义.基于学术界对该领域的研究现状,本文对认知无线网络安全频谱感知技术进行了综述.首先对认知用户攻击行为进行了分类,并对各种不同的用户行为特征进行了解释和说明;其次,针对恶意用户不同的攻击行为,对已有成果分别进行了归纳和总结;然后对现有安全频谱感知研究存在的问题进行了分析和探讨;最后指出安全频谱感知技术的未来发展方向. 相似文献
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针对海量在线资源带来的“信息迷航”情况,本文提出基于深度学习的数字图书馆资源个性化推荐模型.首先对深度学习的特点进行分析,再运用其对数字图书馆用户进行画像建模,根据用户特征、行为与偏好等信息,构建用户画像,再根据提取到的用户画像特征,结合深度学习算法,引入用户特征与时间关系参数,提高用户与资源间的匹配度,以此实现数字图... 相似文献
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传统自动柜员机（ATM）监控系统以摄像为主,不能及时检测用户身份是否异常。提出一种基于行为特征的ATM机用户身份实时识别方法,采集用户输入密码时的触屏行为特征数据,通过SVM分类算法判断该用户行为是否属于合法用户。该方法不仅要求用户输入的账户密码正确,还要求该用户的行为特征与预设定的合法用户行为特征一致。实验结果表明,通过数据预处理和SVM分类算法参数优化后的ATM机用户身份识别系统识别精确度达到97.9769%,比没通过数据预处理和SVM分类算法参数优化后的识别精确度高出4.5769%。 相似文献
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为了应对高级持续性威胁（APT）攻击造成的威胁,解决传统基于规则的分析方法对用户异常行为检测的误报与漏报问题,提高用户异常行为检测效果,通过采集用户行为日志生成用户操作行为矩阵,并通过模型定义方式对用户行为进行相似度分析。采用容忍度测算、突变测算、差值测算与峰值测算方法,分析与发现用户异常访问。基于用户画像的异常行为分析方法结合了用户操作行为特征及角色定义,利用用户行为日志历史信息勾勒出用户行为画像,使系统能准确、实时地判断用户行为异常,提高了对异常行为的实时检测与快速响应能力。 相似文献
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张敬 《湖南大众传媒职业技术学院学报》2015,15(2)
随着4G网络技术的兴起及应用,以移动网络技术为支撑的移动教育开始成为一种流行的教育方式.在移动终端用户交互学习的行为调查基础上,分析不同层次用户交互的行为特征,展望移动课程学习交互界面的设计趋势,能够为相关问题的解决提供有益的参考与借鉴. 相似文献
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强薇 《中阿科技论坛(中英文)》2023,(10):90-94
为了有效解决英语数字资源的个性化推荐结果不准确等问题,文章提出一种基于改进神经网络算法的英语数字资源个性化推荐方法。计算时间序列内滑动窗口内的数据均值,获取起始序列向量;将用户行为加以分类处理,形成多个规格一致的时间片,采用取样法对用户群体进行统计,得到各类型用户的行为状态定性;将平均查询频率作为标准,观察用户的查询行为特征,得到用户行为特征挖掘结果。在改进神经网络中引入元数据概念,构建以数字资源为基础的英语数字资源本体,对用户偏好以及英语数字资源本体双重聚类后,匹配类之间的拟合关系,确定最终推荐的英语数字资源。应用结果表明,该方法可有效提升英语数字资源个性化推荐的质量,减少个性化推荐耗时。 相似文献