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基于兴趣偏好的微博用户性别推断研究
被引量：
6
1
作者
宋巍
刘丽珍
王函石
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第10期2522-2529,共8页
用户属性,如:性别、年龄等,是计算心理学、个性化搜索、社会化商业推广等研究和应用考察的核心因素.利用用户生成数据自动推断用户属性成为新兴的研究课题.本文提出基于用户兴趣偏好研究微博用户的性别推断问题.考察了用户内容偏好以及...
用户属性,如:性别、年龄等,是计算心理学、个性化搜索、社会化商业推广等研究和应用考察的核心因素.利用用户生成数据自动推断用户属性成为新兴的研究课题.本文提出基于用户兴趣偏好研究微博用户的性别推断问题.考察了用户内容偏好以及关注行为偏好对性别推断的作用.在新浪微博近万名用户的数据集上证明了用户偏好特征的有效性.与传统的语用特征相比,将用户内容偏好与关注偏好相结合能够显著提高推断准确率.关注偏好特征对推断非活跃用户的性别尤其有效.
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关键词
用户
隐藏属性
用户
性别推断
用户
偏好
建模
社交媒体
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职称材料
基于用户偏好的个性化推荐系统研究
被引量：
1
2
作者
杨倩
梁艳
+2 位作者
王艳娥
司海峰
张拓
《电脑知识与技术》
2020年第13期279-280,共2页
随着互联网的快速发展,网络信息也呈指数级增长,用户面临着信息过载(information overload)的难题。如何能够从海量信息中帮助用户找到有价值的信息,这使得个性化推荐系统具有越来越重要的作用。本文首先简要概述了用户偏好,然后分析了...
随着互联网的快速发展,网络信息也呈指数级增长,用户面临着信息过载(information overload)的难题。如何能够从海量信息中帮助用户找到有价值的信息,这使得个性化推荐系统具有越来越重要的作用。本文首先简要概述了用户偏好,然后分析了用户偏好的建模过程及方法,最后对基于用户偏好的个性化推荐算法进行了重点分类阐述,并分析了不同推荐算法的优势与不足,对推荐系统更好地挖掘用户的兴趣偏好,提升个性化用户服务起到促进作用。
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关键词
推荐系统
用户
偏好
用户
偏好
建模
个性化推荐算法
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职称材料
用户隐藏属性推断研究综述
被引量：
1
3
作者
宋巍
谢兴波
+1 位作者
刘丽珍
王函石
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2017年第2期217-226,共10页
社交媒体的广泛使用,积累了大量的用户数据,为深度挖掘和分析海量异构社交网络带来了巨大的机遇,用户隐藏属性推断应运而生.用户隐藏属性推断,旨在自动预测用户的未知属性与潜在特质.总结了基于社交媒体的用户隐藏属性推断的最新进展....
社交媒体的广泛使用,积累了大量的用户数据,为深度挖掘和分析海量异构社交网络带来了巨大的机遇,用户隐藏属性推断应运而生.用户隐藏属性推断,旨在自动预测用户的未知属性与潜在特质.总结了基于社交媒体的用户隐藏属性推断的最新进展.首先介绍了用户隐藏属性推断相关研究;进而将用户隐藏属性推断归纳为三项主要任务,即数据采集与筛选、特征设计和推断方法,并对它们进行了细致的介绍和分析;介绍了用户隐藏属性推断的应用;最后总结并分析了未来的研究方向.重在对用户隐藏属性推断研究的主流方法和前沿进展进行概括、比较和分析.
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关键词
用户
隐藏属性
用户
性别推断
用户
偏好
建模
社交媒体
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职称材料
面向泛在学习智能推荐的多源数据融合用户偏好建模策略
被引量：
1
4
作者
杨丽娜
肖娜
+1 位作者
尹盼盼
马慧
《天津电大学报》
2016年第2期10-16,共7页
智能推荐是解决泛在学习资源过载、优化用户学习体验与提升服务个性化水平的有效途径。准确识别用户偏好是实现泛在学习智能推荐服务效果的关键,影响用户偏好模式形成的因素众多,基于多源偏好数据分析,分别从用户偏好建模的关键问题、...
智能推荐是解决泛在学习资源过载、优化用户学习体验与提升服务个性化水平的有效途径。准确识别用户偏好是实现泛在学习智能推荐服务效果的关键,影响用户偏好模式形成的因素众多,基于多源偏好数据分析,分别从用户偏好建模的关键问题、多源偏好数据的抽取策略以及整合多源偏好数据的建模过程三个方面开展泛在学习智能推荐中的用户偏好建模策略研究。
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关键词
泛在学习
智能推荐
多源数据融合
用户
偏好
建模
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职称材料
题名
基于兴趣偏好的微博用户性别推断研究
被引量：
6
1
作者
宋巍
刘丽珍
王函石
机构
首都师范大学信息工程学院
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第10期2522-2529,共8页
基金
国家自然科学基金(No.61402304
No.61303105)
+2 种基金
北京市自然科学基金(No.4154065)
教育部人文社会科学规划项目(No.14YJAZH046)
北京市教委科研支持项目(No.KM201610028015)
文摘
用户属性,如:性别、年龄等,是计算心理学、个性化搜索、社会化商业推广等研究和应用考察的核心因素.利用用户生成数据自动推断用户属性成为新兴的研究课题.本文提出基于用户兴趣偏好研究微博用户的性别推断问题.考察了用户内容偏好以及关注行为偏好对性别推断的作用.在新浪微博近万名用户的数据集上证明了用户偏好特征的有效性.与传统的语用特征相比,将用户内容偏好与关注偏好相结合能够显著提高推断准确率.关注偏好特征对推断非活跃用户的性别尤其有效.
关键词
用户
隐藏属性
用户
性别推断
用户
偏好
建模
社交媒体
Keywords
user latent attribute
user gender inference
user preference modeling
social media
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于用户偏好的个性化推荐系统研究
被引量：
1
2
作者
杨倩
梁艳
王艳娥
司海峰
张拓
机构
西安思源学院理工学院
出处
《电脑知识与技术》
2020年第13期279-280,共2页
基金
陕西省教育厅专项科学研究计划项目(19JK0686)
西安思源学院科研项目(XASY-B1802)。
文摘
随着互联网的快速发展,网络信息也呈指数级增长,用户面临着信息过载(information overload)的难题。如何能够从海量信息中帮助用户找到有价值的信息,这使得个性化推荐系统具有越来越重要的作用。本文首先简要概述了用户偏好,然后分析了用户偏好的建模过程及方法,最后对基于用户偏好的个性化推荐算法进行了重点分类阐述,并分析了不同推荐算法的优势与不足,对推荐系统更好地挖掘用户的兴趣偏好,提升个性化用户服务起到促进作用。
关键词
推荐系统
用户
偏好
用户
偏好
建模
个性化推荐算法
分类号
TP391.3 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
用户隐藏属性推断研究综述
被引量：
1
3
作者
宋巍
谢兴波
刘丽珍
王函石
机构
首都师范大学信息工程学院
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2017年第2期217-226,共10页
基金
国家自然科学基金项目(61402304
61303105)资助
+2 种基金
北京市自然科学基金项目(4154065)资助
教育部人文社会科学规划项目(14YJAZH046)资助
北京市教委科研支持项目(KM201610028015)资助
文摘
社交媒体的广泛使用,积累了大量的用户数据,为深度挖掘和分析海量异构社交网络带来了巨大的机遇,用户隐藏属性推断应运而生.用户隐藏属性推断,旨在自动预测用户的未知属性与潜在特质.总结了基于社交媒体的用户隐藏属性推断的最新进展.首先介绍了用户隐藏属性推断相关研究;进而将用户隐藏属性推断归纳为三项主要任务,即数据采集与筛选、特征设计和推断方法,并对它们进行了细致的介绍和分析;介绍了用户隐藏属性推断的应用;最后总结并分析了未来的研究方向.重在对用户隐藏属性推断研究的主流方法和前沿进展进行概括、比较和分析.
关键词
用户
隐藏属性
用户
性别推断
用户
偏好
建模
社交媒体
Keywords
user latent attribute
user gender inference
user preference modeling
social meida
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
面向泛在学习智能推荐的多源数据融合用户偏好建模策略
被引量：
1
4
作者
杨丽娜
肖娜
尹盼盼
马慧
机构
天津外国语大学
出处
《天津电大学报》
2016年第2期10-16,共7页
基金
教育部人文社会科学青年基金项目"耦合情境的泛在学习资源个性化推荐研究"(项目编号:13YJCZH225)
中国博士后科学基金第7批特别资助项目"泛在学习智能推荐服务机制与关键技术研究"(项目编号:2014T70041)
文摘
智能推荐是解决泛在学习资源过载、优化用户学习体验与提升服务个性化水平的有效途径。准确识别用户偏好是实现泛在学习智能推荐服务效果的关键,影响用户偏好模式形成的因素众多,基于多源偏好数据分析,分别从用户偏好建模的关键问题、多源偏好数据的抽取策略以及整合多源偏好数据的建模过程三个方面开展泛在学习智能推荐中的用户偏好建模策略研究。
关键词
泛在学习
智能推荐
多源数据融合
用户
偏好
建模
Keywords
ubiquitous learning
personalized recommendation
multi-source data convergence
user preferences modeling
分类号
G434 [文化科学—教育学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于兴趣偏好的微博用户性别推断研究
宋巍
刘丽珍
王函石
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
6
下载PDF
职称材料
2
基于用户偏好的个性化推荐系统研究
杨倩
梁艳
王艳娥
司海峰
张拓
《电脑知识与技术》
2020
1
下载PDF
职称材料
3
用户隐藏属性推断研究综述
宋巍
谢兴波
刘丽珍
王函石
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2017
1
下载PDF
职称材料
4
面向泛在学习智能推荐的多源数据融合用户偏好建模策略
杨丽娜
肖娜
尹盼盼
马慧
《天津电大学报》
2016
1
下载PDF
职称材料
已选择
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