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ID3算法的一种改进算法 被引量：79
1
作者 曲开社 成文丽 王俊红 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第25期104-107,共4页
决策树是归纳学习和数据挖掘的重要方法,通常用来形成分类器和预测模型。ID3算法是决策树中的核心算法,文章针对ID3算法倾向于取值较多的属性的缺点,引进用户兴趣度对ID3算法作了改进,并通过实验对改进前后的算法进行了比较,实验表明,... 决策树是归纳学习和数据挖掘的重要方法,通常用来形成分类器和预测模型。ID3算法是决策树中的核心算法,文章针对ID3算法倾向于取值较多的属性的缺点,引进用户兴趣度对ID3算法作了改进,并通过实验对改进前后的算法进行了比较,实验表明,改进后的算法是有效的。 展开更多
关键词 决策树 ID3算法 用户兴趣度
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用户画像构建方法研究综述 被引量：59
2
作者 高广尚 《数据分析与知识发现》 CSSCI CSCD 北大核心 2019年第3期25-35,共11页
【目的】从设计与思维和数据类型两个角度分别探讨用户画像构建过程的机制。【文献范围】在Google Scholar和CNKI中分别以关键词"User Personas"、"User Profiles"和"用户画像"进行文献检索,再结合主题筛... 【目的】从设计与思维和数据类型两个角度分别探讨用户画像构建过程的机制。【文献范围】在Google Scholar和CNKI中分别以关键词"User Personas"、"User Profiles"和"用户画像"进行文献检索,再结合主题筛选,精读并使用追溯法获得用户画像研究的代表性文献共90篇。【方法】从设计思维角度研究画像的构建过程,具体结合目标导向、角色导向、参与导向、虚构导向这4个视角进行探讨分析;从数据类型角度研究画像的构建过程,具体结合本体或概念、主题或话题、兴趣或偏好、行为或日志、多维或融合这些概念进行探讨分析;对所述构建方法从逻辑思路、性能特点和局限性三个方面进行详细比较,最后对用户画像研究亟需解决的问题进行展望。【结果】用户画像技术在网络舆情治理、广告营销和个性化服务等诸多领域起着至关重要的作用。【局限】没有深入分析各用户画像算法的评价指标。【结论】尽管现有的用户画像构建方法能在一定程度上满足诸多应用的需求,但在大数据时代仍面临数据稀疏性、场景智能感知和用户兴趣迁移等挑战。 展开更多
关键词 用户画像 本体 主题 兴趣 行为日志
原文传递
贝叶斯网络在用户画像构建中的研究 被引量：44
3
作者 张小可 沈文明 杜翠凤 《移动通信》 2016年第22期22-26,共5页
为了解决用户兴趣变化动态推荐的问题,通过利用用户的实时上网数据动态更新贝叶斯网络各种兴趣的概率,结合兴趣阈值刻画用户画像并实现移动应用的实时推荐。经过实验表明,该算法能够有效挖掘用户的兴趣,并具有较好的扩展性。
关键词 用户画像 贝叶斯网络 兴趣阈值 动态推荐
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基于评分矩阵填充与用户兴趣的协同过滤推荐算法 被引量：37
4
作者 韩亚楠 曹菡 刘亮亮 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第1期36-40,共5页
针对传统协同过滤推荐算法评分矩阵稀疏和推荐精度不高的问题,提出一种改进的协同过滤推荐算法。通过用户属性偏好和项目流行度计算用户对项目的偏好度,结合用户平均评分对评分矩阵中未评分项目进行填充。考虑到用户兴趣随时间的变化,... 针对传统协同过滤推荐算法评分矩阵稀疏和推荐精度不高的问题,提出一种改进的协同过滤推荐算法。通过用户属性偏好和项目流行度计算用户对项目的偏好度,结合用户平均评分对评分矩阵中未评分项目进行填充。考虑到用户兴趣随时间的变化,将基于时间的兴趣度权重函数和偏好度引入到项目相似度计算和推荐过程中,确定项目最近邻集合,从而实现最优推荐。实验结果表明,与传统协同过滤推荐算法相比,该算法较准确地反映了用户的兴趣变化趋势,并且在有效解决评分矩阵稀疏问题的同时提高了推荐准确率。 展开更多
关键词 协同过滤 用户兴趣 用户偏好度 项目流行度 矩阵填充
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基于内容和兴趣漂移模型的电影推荐算法研究 被引量：32
5
作者 吕学强 王腾 +1 位作者 李雪伟 董志安 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第3期717-720,802,共5页
针对基于内容的推荐算法中,内容相似度计算精度低、用户兴趣漂移等问题,提出一种结合影评内容相似度和长短期兴趣模型来计算电影相似度的推荐方法。算法利用TextRank、Word2Vec等技术和模型对影评进行关键词抽取和词向量构建,同时基于Wo... 针对基于内容的推荐算法中,内容相似度计算精度低、用户兴趣漂移等问题,提出一种结合影评内容相似度和长短期兴趣模型来计算电影相似度的推荐方法。算法利用TextRank、Word2Vec等技术和模型对影评进行关键词抽取和词向量构建,同时基于Word2Vec训练结果进行电影内容相似度计算,一定程度上解决了近义词、网络词等带来的准确率下降问题;然后基于长短期兴趣漂移模型,统计用户对不同内容属性的偏好权重,并随时间窗口动态计算电影相似度矩阵,缓解了用户兴趣随时间漂移而改的问题;最后根据不同推荐策略获得推荐结果。实验结果证明,该算法比对比方法正确率提高了5%左右,同时兴趣模型提取了用户长短期兴趣标签,在工业界及基于标签的算法等场景中都具有很高的实用价值。 展开更多
关键词 个性推荐 词向量模型 用户偏好 兴趣漂移 聚类 集合相似度
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构建微博用户兴趣模型的主题模型的分析 被引量：30
6
作者 陈文涛 张小明 李舟军 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第4期127-130,135,共5页
分析了不同的主题模型,通过实验比较了3种主题模型构建的微博用户兴趣模型的性能。实验结果表明:TwitterLDA适用于新文档或新用户的预测,AuthorLDA产生的主题具有较高的区分度,而UserLDA和AuthorLDA能更好地反映出用户的社交网络关系。... 分析了不同的主题模型,通过实验比较了3种主题模型构建的微博用户兴趣模型的性能。实验结果表明:TwitterLDA适用于新文档或新用户的预测,AuthorLDA产生的主题具有较高的区分度,而UserLDA和AuthorLDA能更好地反映出用户的社交网络关系。上述工作为进一步研究主题模型如何应用于微博的个性化信息推荐、情感分析和话题检测与跟踪等文本挖掘应用奠定了基础。 展开更多
关键词 主题模型 用户兴趣 个性化服务
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基于用户兴趣和兴趣点流行度的个性化旅游路线推荐 被引量：29
7
作者 吴清霞 周娅 +1 位作者 文缔尧 贺正红 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第6期1762-1766,共5页
针对传统的旅游路线推荐算法推荐准确率不高的缺陷,提出一种基于兴趣点(POI)流行度和用户兴趣偏好的个性化旅游路线推荐(PTIR)算法.首先通过分析得到用户真实的历史旅游足迹;然后根据用户在每个景点的逗留时间提出基于时间的用户兴趣偏... 针对传统的旅游路线推荐算法推荐准确率不高的缺陷,提出一种基于兴趣点(POI)流行度和用户兴趣偏好的个性化旅游路线推荐(PTIR)算法.首先通过分析得到用户真实的历史旅游足迹;然后根据用户在每个景点的逗留时间提出基于时间的用户兴趣偏好;最后在给定的旅行时间限制、起点和终点下,设计最优旅游路线计算方法.在Flickr社交网站的真实数据集上进行实验,结果显示,相比传统的只考虑POI流行度的算法,该个性化旅游路线推荐算法的准确率和召回率都有较大提升;相比只考虑用户兴趣偏好的算法,该个性化旅游路线推荐算法的准确率和召回率也有所提高.实验结果表明综合考虑POI流行度和用户兴趣偏好能使路线推荐得更准确. 展开更多
关键词 旅游路线推荐 兴趣点 用户兴趣 定向问题 整数规划
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LDA模型在微博用户推荐中的应用 被引量：29
8
作者 邸亮 杜永萍 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第5期1-6,11,共7页
潜在狄利克雷分配(LDA)主题模型可用于识别大规模文档集中潜藏的主题信息,但是对于微博短文本的应用效果并不理想。为此,提出一种基于LDA的微博用户模型,将微博基于用户进行划分,合并每个用户发布的微博以代表用户,标准的文档-主题-词... 潜在狄利克雷分配(LDA)主题模型可用于识别大规模文档集中潜藏的主题信息,但是对于微博短文本的应用效果并不理想。为此,提出一种基于LDA的微博用户模型,将微博基于用户进行划分,合并每个用户发布的微博以代表用户,标准的文档-主题-词的三层LDA模型变为用户-主题-词的用户模型,利用该模型进行用户推荐。在真实微博数据集上的实验结果表明,与传统的向量空间模型方法相比,采用该方法进行用户推荐具有更好的效果,在选择合适的主题数情况下,其准确率提高近10%。 展开更多
关键词 主题模型 潜在狄利克雷分配 微博 用户模型 兴趣分析 用户推荐
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基于层次向量空间模型的用户兴趣表示及更新 被引量：26
9
作者 郝水龙 吴共庆 胡学钢 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2012年第2期190-197,共8页
用户兴趣建模是个性化服务的基础与核心,而用户的兴趣会随着时间发生变化,这种用户兴趣漂移现象会导致系统预测用户兴趣的准确性下降.提出一种基于层次向量空间模型(VSM)的用户兴趣模型表示及更新处理机制,基于特征项形成兴趣主题,基于... 用户兴趣建模是个性化服务的基础与核心,而用户的兴趣会随着时间发生变化,这种用户兴趣漂移现象会导致系统预测用户兴趣的准确性下降.提出一种基于层次向量空间模型(VSM)的用户兴趣模型表示及更新处理机制,基于特征项形成兴趣主题,基于兴趣主题形成用户兴趣,由此建立层次型用户兴趣模型.采用基于用户浏览行为来计算用户对网页的兴趣度,快速估计网页兴趣度,以提高个性化系统的实用性,从而更好地满足用户个性化需求.实验结果表明,设计的用户模型表示及更新机制能有效提高个性化服务性能,准确率及召回率均有所提高. 展开更多
关键词 个性化服务 向量空间模型 用户兴趣模型 兴趣更新
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面向大数据的用户检索行为研究 被引量：22
10
作者 应璇 孙济庆 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2014年第2期140-143,176,共5页
从用户分析的角度出发,对用户检索行为引发的海量日志文件进行研究,针对大数据时代的数据处理过程提出知识关联的新型思维方式,并通过实证研究,验证用户检索行为的"大数据"具备了高价值度以及价值数据挖掘的可操作性。
关键词 检索日志 大数据 用户兴趣 数据挖掘 知识关联 用户检索行为
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贝叶斯网络在用户兴趣模型构建中的研究 被引量：22
11
作者 王庆福 《无线互联科技》 2016年第12期101-102,共2页
用户兴趣模型对于用户画像的刻画至关重要。用户画像是用户在互联网中的身份证,完整地构建用户画像能够相对明确地知晓用户需求,这对于互联网时代提升用户体验非常重要。众所周知,电商购物、新闻视频推荐等众多领域都需要清晰地刻画用... 用户兴趣模型对于用户画像的刻画至关重要。用户画像是用户在互联网中的身份证,完整地构建用户画像能够相对明确地知晓用户需求,这对于互联网时代提升用户体验非常重要。众所周知,电商购物、新闻视频推荐等众多领域都需要清晰地刻画用户画像,根据用户的兴趣定向推荐相关内容。 展开更多
关键词 用户画像 兴趣模型 内容推荐
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基于语义网格的数字图书馆知识推送服务系统研究 被引量：20
12
作者 赵杨 《情报科学》 CSSCI 北大核心 2007年第12期1869-1873,1882,共6页
语义网格集成了语义Web的机器可阅读能力和网格强大的计算能力,能更好的帮助数字图书馆为用户提供知识推送服务。从用户的实际需求出发,探讨了语义网格在知识推送服务中的重要作用。在此基础上,结合语义网格中的关键理论和技术,构建了... 语义网格集成了语义Web的机器可阅读能力和网格强大的计算能力,能更好的帮助数字图书馆为用户提供知识推送服务。从用户的实际需求出发,探讨了语义网格在知识推送服务中的重要作用。在此基础上,结合语义网格中的关键理论和技术,构建了一个四层体系架构的智能化数字图书馆知识推送服务系统模型,并详细论述了系统实现的整个流程。 展开更多
关键词 知识推送服务 语义网格 本体 用户兴趣
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基于用户兴趣度量的知识发现服务精准推荐 被引量：20
13
作者 丁梦晓 毕强 +2 位作者 许鹏程 李洁 牟冬梅 《图书情报工作》 CSSCI 北大核心 2019年第3期21-29,共9页
[目的/意义]针对当前知识发现服务中存在的个性化程度不高和推荐效果不佳等问题,提出一种基于用户兴趣度量和内容分析的推荐算法。[方法/过程]文章通过特征词分布、LDA主题分布、引文结构网络三个维度构建学术资源模型,并通过对用户行... [目的/意义]针对当前知识发现服务中存在的个性化程度不高和推荐效果不佳等问题,提出一种基于用户兴趣度量和内容分析的推荐算法。[方法/过程]文章通过特征词分布、LDA主题分布、引文结构网络三个维度构建学术资源模型,并通过对用户行为的度量,计算用户对其浏览学术资源的兴趣度,结合学术资源模型构建用户兴趣模型。将用户兴趣模型与学术资源模型匹配,计算其相似度,得到用户对每条学术资源的兴趣值,最后将兴趣值最高的TOP-N学术资源推荐给用户。[结果/结论]通过实验检验算法的有效性和推荐准确率,结果显示,本文从实时动态度量兴趣的角度,提出的推荐算法能较好地预测用户兴趣,推荐效果显著,为实现发现服务精准推荐提供思路。 展开更多
关键词 用户兴趣 内容分析 发现服务 精准推荐
原文传递
结合用户兴趣度聚类的协同过滤推荐算法 被引量：19
14
作者 黄贤英 龙姝言 谢晋 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第9期2609-2612,2617,共5页
针对传统的协同过滤算法忽略了用户兴趣源于关键词以及数据稀疏的问题,提出了结合用户兴趣度聚类的协同过滤推荐算法。利用用户对项目的评分,并从项目属性中提取关键词,提出了一种新的RF-IIF (rating frequency-inverse item frequency... 针对传统的协同过滤算法忽略了用户兴趣源于关键词以及数据稀疏的问题,提出了结合用户兴趣度聚类的协同过滤推荐算法。利用用户对项目的评分,并从项目属性中提取关键词,提出了一种新的RF-IIF (rating frequency-inverse item frequency)算法,根据目标用户对某关键词的评分频率和该关键词被所有用户的评分频率,得到用户对关键词的偏好,形成用户-关键词偏好矩阵,并在该矩阵基础上进行聚类。然后利用logistic函数得到用户对项目的兴趣度,明确用户爱好,在类簇中寻找目标用户的相似用户,提取邻居爱好的前N个物品对用户进行推荐。实验结果表明,算法准确率始终优于传统算法,对用户爱好判断较为准确,缓解了数据稀疏问题,有效提高了推荐的准确率和效率。 展开更多
关键词 协同过滤 推荐算法 用户兴趣 K-MEANS聚类
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基于遗忘曲线的微博用户兴趣模型 被引量：18
15
作者 于洪涛 崔瑞飞 董芹芹 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第10期3367-3372,3379,共7页
为解决微博用户兴趣漂移问题,以人类记忆学中遗忘曲线为基础,提出一种微博用户兴趣模型,利用用户历史信息预测当前兴趣。在预测过程中,用户关注某信息的时间距离当前时间越远,该信息越容易被遗忘,其对用户当前兴趣的影响越小;用户关注... 为解决微博用户兴趣漂移问题,以人类记忆学中遗忘曲线为基础,提出一种微博用户兴趣模型,利用用户历史信息预测当前兴趣。在预测过程中,用户关注某信息的时间距离当前时间越远,该信息越容易被遗忘,其对用户当前兴趣的影响越小;用户关注某一领域的信息越多,印象越深刻,对该领域的兴趣度越高。这两点与人类对知识逐渐遗忘和重复学习的过程具有高度相似性,因此该模型预测准确性更高。实验结果表明,该模型能较好地预测微博用户兴趣,召回率可达85.3%,实用性较强。 展开更多
关键词 微博 预测 用户兴趣 重复学习 遗忘曲线
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基于用户画像的高校图书馆个性化资源推荐服务设计 被引量：18
16
作者 李宝 《新世纪图书馆》 CSSCI 2021年第4期68-75,共8页
用户画像作为大数据分析背景下个性化推荐服务的设计工具,为高校图书馆领域个性化阅读资源推荐服务提供解决思路。本研究在分析目前个性化推荐和用户画像研究的基础上,引入用户画像技术,从数据基础层、数据处理层、画像构建层、画像服... 用户画像作为大数据分析背景下个性化推荐服务的设计工具,为高校图书馆领域个性化阅读资源推荐服务提供解决思路。本研究在分析目前个性化推荐和用户画像研究的基础上,引入用户画像技术,从数据基础层、数据处理层、画像构建层、画像服务层设计探讨用户画像的构建流程,重点在用户画像构建和画像服务层面进行阐述,同时从用户基本属性、阅读状态、学习风格、阅读偏好四个维度构建用户多维画像模型,并提出基于冷启动和用户阅读学习过程画像的个性化推荐服务策略,以期为后疫情教育环境下高校图书馆开展个性化资源推荐服务和满足用户多维度阅读学习需求提供参考。 展开更多
关键词 用户画像 个性化资源推荐 阅读偏好 冷启动
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基于兴趣转移的微博用户动态画像生成 被引量：16
17
作者 吴树芳 吴崇崇 朱杰 《情报科学》 CSSCI 北大核心 2021年第8期103-111,共9页
【目的/意义】微博用户画像的精准构建,可有效识别用户的需求,提高个性化推荐的准确率。针对现有微博用户画像构建方法对用户特征提取不全面、不准确的问题,本文提出了基于兴趣转移的用户画像构建方法。【方法/过程】首先,依据层次分析... 【目的/意义】微博用户画像的精准构建,可有效识别用户的需求,提高个性化推荐的准确率。针对现有微博用户画像构建方法对用户特征提取不全面、不准确的问题,本文提出了基于兴趣转移的用户画像构建方法。【方法/过程】首先,依据层次分析法确定不同兴趣行为的权重,并将其用于修订兴趣词权重,获得用户的初始兴趣词集;然后,依据生命周期理论获得用户兴趣行为周期,构建兴趣转移的时间衰减函数,实现对用户兴趣词集的动态更新和叠加;最后,将用户的静态属性标签与基于兴趣转移的动态兴趣标签融合构建微博用户画像。【结果/结论】实验采用从新浪微博爬取的真实数据作为数据集,实验结果显示:与已有微博用户画像构建方法相比,本文提出的方法在个性化推荐中具有较好的性能。【创新/局限】创新点为:借鉴生命周期理论刻画微博用户兴趣行为周期,构造兴趣转移的时间衰减函数,实现兴趣标签的动态更新。局限是未对静态属性标签的重要性进行界定,且未对存在异常波动的兴趣行为曲线进行深入探讨。 展开更多
关键词 微博 用户画像 兴趣转移 行为周期 兴趣标签
原文传递
Web3.0环境下基于用户兴趣的信息聚合服务 被引量：16
18
作者 胡海波 《情报理论与实践》 CSSCI 北大核心 2014年第8期117-121,共5页
Web 3.0实现了信息的个性化聚合,其信息服务呈现出精准化、智能化、个性化等特点。文章首先阐述了Web网络生态的进化,分析了从Web 1.0到Web 3.0网络生态进化进程中的阶段特征,分析了Web 3.0的特征并绘制了特征图谱;然后探讨Web 3.0环境... Web 3.0实现了信息的个性化聚合,其信息服务呈现出精准化、智能化、个性化等特点。文章首先阐述了Web网络生态的进化,分析了从Web 1.0到Web 3.0网络生态进化进程中的阶段特征,分析了Web 3.0的特征并绘制了特征图谱;然后探讨Web 3.0环境下的信息聚合服务,分析了信息聚合服务的特征;最后构建了Web 3.0环境下基于用户兴趣偏好的信息聚合服务模型。 展开更多
关键词 WEB3 0 网络生态 信息聚合 用户兴趣 个性化信息服务
原文传递
改进的面向数据稀疏的协同过滤推荐算法 被引量：15
19
作者 高倩 何聚厚 《计算机技术与发展》 2016年第3期63-66,共4页
用户相似性和最近邻集合是协同过滤算法中最重要的两个步骤。传统的协同过滤算法依靠用户评分计算用户相似性并寻找K个邻居作为最近邻的方法为用户产生推荐,但是在数据稀疏的情况下,仅仅依靠用户评分使得推荐效果不准确。针对以上问题,... 用户相似性和最近邻集合是协同过滤算法中最重要的两个步骤。传统的协同过滤算法依靠用户评分计算用户相似性并寻找K个邻居作为最近邻的方法为用户产生推荐,但是在数据稀疏的情况下,仅仅依靠用户评分使得推荐效果不准确。针对以上问题,文中提出一种改进的面向数据稀疏的协同过滤推荐算法。该方法引入用户属性相似性和用户兴趣度相似性,并结合传统的用户评分相似性计算用户间的相似度,通过多次实验调整三者的权重,并且采用动态选取邻居集合的方法确定用户的最近邻,从而为用户推荐最合适的项目,增强了方法实用性,以此来缓解用户数据稀疏性问题。实验结果表明,文中方法能够充分利用用户的各类数据信息,提高了预测评分的准确性及推荐质量。 展开更多
关键词 用户相似性 属性 兴趣 动态 数据稀疏性
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基于用户兴趣与主题相关的PageRank算法改进研究 被引量：14
20
作者 王冲 纪仙慧 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第3期275-278,312,共5页
针对传统的PageRank算法存在主题漂移、忽略用户兴趣等不足,提出一种基于用户兴趣与主题相关的PageRank改进算法——ITPR。为了更好地提高用户搜索质量,利用网页浏览时间与页面篇幅共同构建用户兴趣度因子,用线性拟合月点击量的方法预... 针对传统的PageRank算法存在主题漂移、忽略用户兴趣等不足,提出一种基于用户兴趣与主题相关的PageRank改进算法——ITPR。为了更好地提高用户搜索质量,利用网页浏览时间与页面篇幅共同构建用户兴趣度因子,用线性拟合月点击量的方法预测用户兴趣度的升降,同时结合网页内容引入主题相关度因子,共同对网页PR值进行适当的修正,使其分配更为合理。仿真实验结果表明,在相同的实验环境下,改进的PageRank算法提升了网页排序质量、查准率以及用户搜索满意度。 展开更多
关键词 PAGERANK 用户兴趣 线性拟合 兴趣度预测 主题相关度
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