共查询到20条相似文献，搜索用时 15 毫秒
1.
社交网络中各种推广应用都依赖于用户兴趣的获取。用户兴趣获取方法多种多样,但大多集中于用户关注信息、用户浏览网页的分析,用户发表的语义信息与兴趣的潜在联系很少被深度发掘。提出基于标签的话题分割模型,将所有文本转化为带标签的文本以便聚类。通过分析话题变化状态推测用户兴趣迁移状况,注重社交网络用户兴趣及迁移状况与话题动态变化过程的潜在关联,利用Word2vec对话题进行相似度分析,充分利用词的上下文信息表征丰富的语义信息,通过分析社交网络平台数据,得到用户兴趣分布、兴趣动态变化过程以及话题迁移状况。将结果进行拟合后发现,用户的兴趣及变化状况很大程度上取决于用户发表的话题。 相似文献
2.
Web使用模式挖掘是从用户浏览网站的数据中抽取感兴趣的模式,理解用户的浏览兴趣行为,以便进一步改善网站结构或为用户提供个性化的服务。尽管Web日志挖掘是一些数据挖掘算法的应用,但不是简单地将数据挖掘算法修改为适用于新的数据类型,其中涉及许多处理工作。试从偏离网页的去除、使用者浏览路径相似程度的计算,对使用者浏览路径的模糊聚类的分析三个方面论述FC—MDE模糊聚类的Web用户模式挖掘。 相似文献
3.
《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
4.
本文首先对当前主要的Web挖掘技术和高校档案馆用户兴趣建模技术进行了分析,提出了以高校档案馆用户在高校档案馆网站浏览内容分析为主,浏览行为分析为辅的高校档案馆用户兴趣挖掘过程模型。而基于Web浏览内容挖掘所得到的用户兴趣模型能较准确地描述用户的兴趣。 相似文献
5.
6.
刘林东 《广东教育学院学报》2008,28(5):84-87
将Web使用记录挖掘技术应用于电子商务网站中．以Web log文件作为数据源,通过聚类算法以及浏览兴趣模式算法实现对用户日志进行挖掘,得出用户浏览兴趣度模式,实现兴趣模式的表示,并最终提供电子商务网站个性化访问服务,很好地改进了电子商务网站的营销策略,有效地促进电子商务的发展． 相似文献
7.
8.
提出了一种改进用户浏览行为的用户兴趣模型,该模型综合考虑了用户对页面的浏览行为、用户的长期兴趣和短期兴趣。将这种改进的用户兴趣模型应用于个性化搜索引擎系统中,详述了系统的基本框架、系统基本功能模块,开发了一个演示系统IUBPSES。模拟实验显示:利用该改进用户兴趣模型的搜索引擎系统进行关键词搜索,其搜索效果优于当前主流搜索引擎系统。最后,指出了需要改进和进一步研究方向。 相似文献
9.
10.
胡三宁 《三门峡职业技术学院学报》2015,(2):140-144
提出了一种基于用户兴趣及标签相似度的混合推荐算法,构建基于标签的用户兴趣模型,通过计算与资源相似度完成推荐,同时融合时间因素研究用户兴趣变化,提高了基于内容的推荐中相似度计算的准确率;根据用户兴趣相似度聚类用户,通过兴趣协同推荐减少对评分矩阵的依赖,一定程度上解决了协同过滤中推荐数据缺失问题;同时,结合用户基本信息有望缓解冷启动问题。实验表明该算法具有一定的有效性及可行性。 相似文献
11.
12.
韦相 《蒙自师范高等专科学校学报》2013,(2):40-42,63
Web挖掘的一个研究方向是发现用户对网页的兴趣.用户的浏览网页意味着用户对该网页上的某种概念感兴趣.文中提出基于隐马尔可夫模型,对用户访问网页的序列进行分析,发现用户感兴趣的概念,然后把蕴含用户感兴趣概念程度最大的网页推荐给用户.这种模式实质上是一种Web服务设计,给用户提供个性化的优质服务,提高网站的服务质量. 相似文献
13.
《武汉职业技术学院学报》2016,(1):70-73
了解师生对校园网不同主题信息的关注度,是校园网建设的重要一步,也是决定校园网服务质量的关键因素。通过分析网页浏览行为,结合用户关注度衰减的规律,提出一种基于校园web浏览行为的师生关注度计算方法,利用K-means算法对师生浏览主题进行聚类,计算出师生主题关注度,最后通过实验证明所提出的师生关注度计算方法是有效的。 相似文献
14.
提出了一种基于用户浏览行为的客户端数据采集方法,普通浏览者访问图书馆网络监测系统服务器端网页时,浏览器自动运行嵌入在网页中的JavaScript代码.通过JavaScript代码的运行,普通浏览者与采集中心进行连接和数据传送,实时地采集用户行为数据,实时地统计汇总网站的最新状态数据.该数据采集方法对被监测网站服务器运行效率没有影响,其优点在绍兴图书馆网络监测系统得到了验证. 相似文献
15.
针对电子商务平台推荐结果准确率低和无法真正实现个性化的问题,本文提出了一种基于云计算的用户兴趣建模和更新方法。以用户的注册信息、评分信息和浏览行为作为偏好原始数据,通过云计算得到结构化的主题和特征项信息,构建兴趣模型。利用用户的反馈自适应地调整主题特征值向量和阀值,更新用户模型。通过加入时间向量区别活跃兴趣和稳定兴趣,及时准确地反映用户兴趣变化,提高个性化服务性能。 相似文献
16.
针对电子商务平台推荐结果准确率低和无法真正实现个性化的问题,本文提出了一种基于云计算的用户兴趣建模和更新方法.以用户的注册信息、评分信息和浏览行为作为偏好原始数据,通过云计算得到结构化的主题和特征项信息,构建兴趣模型.利用用户的反馈自适应地调整主题特征值向量和阀值,更新用户模型.通过加入时间向量区别活跃兴趣和稳定兴趣,及时准确地反映用户兴趣变化,提高个性化服务性能. 相似文献
17.
阐述了在远程教育的研究和应用中,利用基于关联规则的多层次、超图分割聚类方法,对Web网页和用户进行有效聚类。该方法借助网站层次图,可以根据实际需要,在各个层次上进行聚类分析,仅将高度相关的网页和用户聚在同一类,而将关联性较小的网页排除在聚类外。 相似文献
18.
阐述了在远程教育的研究和应用中,利用基于关联规则的多层次、超图分割聚类方法,对Web网页和用户进行有效聚类。该方法借助网站层次图,可以根据实际需要,在各个层次上进行聚类分析,仅将高度相关的网页和用户聚在同一类,而将关联性较小的网页排除在聚类外。 相似文献
19.
协同过滤技术是个性化推荐系统中最经典的代表,但传统的协同过滤技术也面临着冷启动、数据稀疏性等弊端,加上协同过滤技术很少考虑用户兴趣随时间变化和用户特征等因素,导致推荐质量不尽如人意。在传统协同过滤的基础上,结合用户兴趣变化和用户特征两方面,提出一种改进算法的协同过滤技术,与传统技术相比推荐质量显著提高。 相似文献
20.
为了按用户偏好对搜索结果进行排序,提出了一种新的个性化网页排序算法PWPR.PWPR基于按照用户偏好调整网页排序的思想,根据用户兴趣为网页分配初始权值,并建立虚连接,通过测量用户的点击流实现用户喜好的区分.对于具有相似兴趣的用户提交的相似关键词查询,PWPR采用协作过滤方式提高排序精确性.仿真结果及与其他算法的比较证明PWPR算法能自适应地实现个性化排序,并根据用户偏好提供相关查询信息. 相似文献