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门户个性化兴趣获取与迁移模式发现 被引量：9
1
作者 吴晶 张品 +2 位作者 罗辛 盛浩 熊璋 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2007年第8期1284-1292,共9页
个性化服务技术为门户平台上的兴趣挖掘研究带来了新的挑战,如何隐式地获取门户用户兴趣行为以及发现兴趣迁移模式是其中的重要课题.在对门户个性化兴趣映射描述的基础上,提出了一种独立于门户平台的含隐私保护的门户个性化兴趣获取机制... 个性化服务技术为门户平台上的兴趣挖掘研究带来了新的挑战,如何隐式地获取门户用户兴趣行为以及发现兴趣迁移模式是其中的重要课题.在对门户个性化兴趣映射描述的基础上,提出了一种独立于门户平台的含隐私保护的门户个性化兴趣获取机制,可实现不同兴趣访问行为的隐式获取以及操作语义分析,并采用兴趣扩展规则描述方式进行了隐私保护.结合门户个性化兴趣影响以及兴趣目的预测,给出了带有门户个性化兴趣描述的隐Markov模型扩展,可用于发现不同用户的门户个性化兴趣迁移模式.最后通过验证实验给出了有效性和可行性的结论分析. 展开更多
关键词 门户 兴趣行为 隐式兴趣获取 隐私保护 隐MARKOV模型 迁移模式
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利用最近邻域推荐且结合情境感知的个性化推荐算法 被引量：3
2
作者 张宏丽 白翔宇 李改梅 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第4期235-240,共6页
针对传统情境感知推荐算法推荐精确度低和适用环境受限等问题,提出了一种可行的解决方案。该方案可以根据检测到的情境信息找到相关的媒体内容,比仅依赖特征提取的方案更有效。首先,利用情境数据和搜索信息来识别所选项的情境与特定情... 针对传统情境感知推荐算法推荐精确度低和适用环境受限等问题,提出了一种可行的解决方案。该方案可以根据检测到的情境信息找到相关的媒体内容,比仅依赖特征提取的方案更有效。首先,利用情境数据和搜索信息来识别所选项的情境与特定情境中用户的兴趣度之间的隐藏关系,并构建未知排名的推荐模型。然后,通过使用给定的情境列表来计算用户对项目的预期排名分数,从而进行情境感知评级。根据用户的情境参与选择新项目,从而使检测到的情境有助于促进对相关项目的搜索。进一步使用优化函数来最大化结果推荐的平均精度(MAP)。实验结果表明,与目前较为先进的两种算法相比,提出的方法表现出了比传统协同过滤算法更好的性能,且分别使平均绝对误差值降低了1.8%和1.2%,在推荐精确度和召回率方面也均优于两种对比方法。 展开更多
关键词 个性化推荐算法 最近邻域推荐 隐式兴趣度 情境感知
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基于用户浏览行为的兴趣识别管理模型 被引量：19
3
作者 刘洪伟 高鸿铭 +2 位作者 陈丽 詹明君 梁周扬 《数据分析与知识发现》 CSSCI CSCD 北大核心 2018年第2期74-85,共12页
【目的】了解用户在线购物中的兴趣需求变化有利于个性化推荐。本文提出结合用户浏览行为分析的隐式动态兴趣识别和管理模型。【方法】通过三阶段实验构造用户点击流数据,以天猫和淘宝网页功能键为数据粒度对页面分类,再采用Bisecting K... 【目的】了解用户在线购物中的兴趣需求变化有利于个性化推荐。本文提出结合用户浏览行为分析的隐式动态兴趣识别和管理模型。【方法】通过三阶段实验构造用户点击流数据,以天猫和淘宝网页功能键为数据粒度对页面分类,再采用Bisecting K-means聚类算法进行兴趣状态挖掘,最后总结归纳兴趣与行为的特征映射。【结果】用户隐式兴趣存在4种状态:关注、理解信息、态度和购买意图,在态度和购买意图状态下,更倾向于产生购买;在不同状态的浏览路径特征有所差异。【局限】未添加网页广告促销等非结构化数据进行分析。【结论】从实时动态兴趣的角度,对购物决策中兴趣的状态进行验证挖掘,拓展动态兴趣研究;为电商网站管理用户行为提供了一个实现动态个性化推荐的视角。 展开更多
关键词 隐式兴趣 点击流 Bisecting K-MEANS算法
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