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基于出行模式和用户偏好的兴趣点推荐: 1; 作者宋静波沈钰琦 +1 位作者黄志强孔祥杰《浙江工业大学学报》北大核心 2025年第5期509-516,532,共9页; 提出了一种融合多维度特征的创新性兴趣点推荐模型,旨在通过深度挖掘用户历史签到数据中的时空行为模式与个性化偏好,为用户提供精准的场所推荐服务,特别是在旅游场景下能够显著提升用户体验。针对现有推荐系统的不足,该模型采用图卷积... 展开更多; 关键词兴趣点推荐图卷积网络用户偏好出行模式; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于Bayes概率的用户兴趣发现被引量：3: 2; 作者李晓丽杜振龙 +1 位作者李明余冬梅《计算机工程与科学》 CSCD 2003年第5期17-19,26,共4页; 本文结合网页结构,充分考虑用户在网页的滞留时间和页面切换,基于Bayes概率提出了一种能挖掘出优良的用户兴趣迁移模式及感兴趣的页面。采用本文提出的思想及算法,再结合人工智能策略,将能更好地辅助网站设计,并为电子商务的决策提供充... 展开更多; 关键词网页结构 Bayes概率用户兴趣发现电子商务; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于Web访问信息的用户兴趣迁移模式的研究被引量：5: 3; 作者马力谭薇李培《计算机科学》 CSCD 北大核心 2011年第5期175-177,219,共4页; 针对用户浏览网页的兴趣会随时间而变化这一现象,设计了一种网络用户兴趣迁移模式的挖掘模型。把用户的访问兴趣通过隐马尔可夫模型抽象成一种时间序列,以此反映用户兴趣的序列性,进而利用GSP算法从用户兴趣序列中挖掘出用户兴趣的迁移... 展开更多; 关键词兴趣迁移模式隐马尔可夫模型序列模式挖掘; 在线阅读下载PDF 职称材料

Web日志与浏览行为结合下的用户浏览兴趣数据挖掘分析被引量：9: 4; 作者李珊刘继超邵芬红《现代电子技术》北大核心 2017年第5期22-25,共4页; 针对用户浏览兴趣模式数据的收敛性和准确度不高的问题,提出一种基于Web日志与用户浏览行为结合的用户浏览兴趣模式数据挖掘模型。首先设计Web日志与用户浏览行为结合的用户浏览兴趣模式数据信息流模型,进行用户浏览兴趣模式的频繁项特... 展开更多; 关键词 WEB日志用户浏览行为兴趣模式数据挖掘; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于兴趣度的Web用户访问模式分析被引量：8: 5; 作者吕佳《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2007年第10期2403-2404,2407,共3页; Web日志隐含了用户访问Web行为的动因和规律,如何有效地从中挖掘出用户访问模式是Web日志挖掘的重要研究内容。构造了User_ID-URL矩阵,矩阵元素为用户访问页面的兴趣度。应用经典的模糊C-均值聚类算法进行用户访问模式分析,通过在真实... 展开更多; 关键词 WEB日志用户兴趣度用户访问模式模糊C-均值聚类分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种移动互联网应用的个性化使用模式分析方法被引量：1: 6; 作者莫同于哲 +2 位作者李伟平吴中海褚伟杰《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2015年第11期2422-2427,共6页; 移动互联网应用数量、用户量和使用量增长迅速.为了发现用户使用移动互联网应用的规律,提出一种移动互联网应用的个性化使用模式分析方法.对比与个人电脑应用的区别,分析了移动互联网应用的使用特征,抽象出使用场景、用户兴趣、社交网... 展开更多; 关键词移动互联网应用使用模式情境感知兴趣度社交网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

用户访问兴趣路径挖掘方法被引量：8: 7; 作者褚红丹焦素云马威《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第35期135-137,共3页; 针对当前挖掘用户访问模式算法仅将频繁访问路径作为用户浏览兴趣路径的问题,依据使用Web日志挖掘用户兴趣页面时,通过引入页面信息量参数,综合考虑页面访问次数、浏览时间和页面信息量大小来定义用户兴趣度,提出了基于兴趣度的用户访... 展开更多; 关键词用户浏览兴趣度用户访问模式数据挖掘序列模式挖掘; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于本体与模式的网络用户兴趣挖掘被引量：6: 8; 作者苏雪阳左万利王俊华《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第8期1556-1563,共8页; 本文探讨了用户兴趣挖掘的新方法,首先从用户搜索日志中获取访问行为元素,并借助通用本体中的概念描述网页所体现的用户个体兴趣,然后提出了一种兴趣得分计算方法,并在此基础上从用户个体兴趣序列中识别不同的兴趣模式,判断用户的短期兴... 展开更多; 关键词搜索引擎用户兴趣通用本体兴趣模式; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于基尼系数的用户兴趣分布模式度量方法被引量：1: 9; 作者花青松刘海峰胡铮《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第22期39-42,共4页; 目前关于用户兴趣方面的研究大多数是根据用户兴趣的相似性划分用户群,缺乏对用户兴趣分布模式的度量。为此,提出一种用户兴趣分布模式度量方法。根据向量空间模型进行用户兴趣建模,利用基尼系数和洛伦茨曲线划分用户兴趣分布模式。Movi... 展开更多; 关键词用户兴趣分布模式基尼系数洛伦茨曲线用户兴趣建模向量空间模型分布集中度; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于出行模式和用户偏好的兴趣点推荐: 1; 作者宋静波沈钰琦黄志强孔祥杰; 机构浙江旅游职业学院浙江工业大学计算机科学与技术学院; 出处《浙江工业大学学报》北大核心 2025年第5期509-516,532,共9页; 基金国家自然科学基金资助项目(62072409) 浙江省自然科学基金资助项目(LR21F020003)。; 文摘提出了一种融合多维度特征的创新性兴趣点推荐模型,旨在通过深度挖掘用户历史签到数据中的时空行为模式与个性化偏好,为用户提供精准的场所推荐服务,特别是在旅游场景下能够显著提升用户体验。针对现有推荐系统的不足,该模型采用图卷积神经网络技术构建了基于群体移动模式的全局兴趣点关系图谱,实现了对场所属性特征及其空间关联性的有效建模。在用户偏好表征方面,该模型创新性地设计了双通道学习框架,从时序维度捕获用户的长期稳定兴趣特征和短期动态行为倾向,从而全面刻画用户的个性化需求。基于上述建模结果,模型进一步引入排序优化算法对推荐结果进行精细化调整。实验结果表明:相较于现有基准模型,笔者模型在3个关键评估指标上均展现出显著优势,不仅有效提高了推荐结果的准确率,而且显著增强了推荐结果的多样性特征。; 关键词兴趣点推荐图卷积网络用户偏好出行模式; Keywords point-of-interest recommendations graph convolutional networks user preference travel pattern; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于Bayes概率的用户兴趣发现被引量：3: 2; 作者李晓丽杜振龙李明余冬梅; 机构甘肃工业大学电气工程与信息工程学院; 出处《计算机工程与科学》 CSCD 2003年第5期17-19,26,共4页; 基金甘肃省科技攻关基金(219903) 甘肃工业大学科研基金(0261); 文摘本文结合网页结构,充分考虑用户在网页的滞留时间和页面切换,基于Bayes概率提出了一种能挖掘出优良的用户兴趣迁移模式及感兴趣的页面。采用本文提出的思想及算法,再结合人工智能策略,将能更好地辅助网站设计,并为电子商务的决策提供充分依据。; 关键词网页结构 Bayes概率用户兴趣发现电子商务; Keywords Web log file Web mining user interest pattern Bayesian probability; 分类号 TP393.092 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] F713.36 [经济管理—产业经济]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于Web访问信息的用户兴趣迁移模式的研究被引量：5: 3; 作者马力谭薇李培; 机构西安邮电学院信息中心西安邮电学院计算机学院; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2011年第5期175-177,219,共4页; 基金陕西省自然科学基金资助项目(SJ08-ZT15) 陕西省教育厅专项科研计划项目(08JK425)资助; 文摘针对用户浏览网页的兴趣会随时间而变化这一现象,设计了一种网络用户兴趣迁移模式的挖掘模型。把用户的访问兴趣通过隐马尔可夫模型抽象成一种时间序列,以此反映用户兴趣的序列性,进而利用GSP算法从用户兴趣序列中挖掘出用户兴趣的迁移模式。实验证明该方法是有效的,从时间属性上更深层次地描述了用户兴趣的变化情况。; 关键词兴趣迁移模式隐马尔可夫模型序列模式挖掘; Keywords user interest drift pattern Hidden markov model Sequential pattern mining; 分类号 TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名Web日志与浏览行为结合下的用户浏览兴趣数据挖掘分析被引量：9: 4; 作者李珊刘继超邵芬红; 机构燕京理工学院; 出处《现代电子技术》北大核心 2017年第5期22-25,共4页; 基金河北省科学技术厅课题(15210128):基于用户兴趣多维数据的Web挖掘可视化平台的设计与实现; 文摘针对用户浏览兴趣模式数据的收敛性和准确度不高的问题,提出一种基于Web日志与用户浏览行为结合的用户浏览兴趣模式数据挖掘模型。首先设计Web日志与用户浏览行为结合的用户浏览兴趣模式数据信息流模型,进行用户浏览兴趣模式的频繁项特征提取和Qo S预测;然后采用Web日志与用户浏览行为结合的行为调度模式自适应检索用户浏览网页的兴趣特征点,实现语义特征匹配,达到用户浏览兴趣模式数据挖掘的目的;最后通过仿真实验实现性能验证。结果表明,该方法的用户浏览兴趣特征点的匹配度高,数据挖掘精度得到提升,展示了优越性能。; 关键词 WEB日志用户浏览行为兴趣模式数据挖掘; Keywords Web log user＇s browsing behavior interest pattern data mining; 分类号 TN911.34 [电子电信—通信与信息系统] TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于兴趣度的Web用户访问模式分析被引量：8: 5; 作者吕佳; 机构重庆师范大学数学与计算机科学学院; 出处《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2007年第10期2403-2404,2407,共3页; 基金重庆市教委科学技术研究基金项目(KJ050802) 重庆师范大学科研基金项目(05xly003); 文摘 Web日志隐含了用户访问Web行为的动因和规律,如何有效地从中挖掘出用户访问模式是Web日志挖掘的重要研究内容。构造了User_ID-URL矩阵,矩阵元素为用户访问页面的兴趣度。应用经典的模糊C-均值聚类算法进行用户访问模式分析,通过在真实数据集上的实验,结果表明引入了用户兴趣度的日志挖掘算法是行之有效的。; 关键词 WEB日志用户兴趣度用户访问模式模糊C-均值聚类分析; Keywords web log user interest degree user access patterns fuzzy C-means clustering analysis; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种移动互联网应用的个性化使用模式分析方法被引量：1: 6; 作者莫同于哲李伟平吴中海褚伟杰; 机构北京大学软件与微电子学院; 出处《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2015年第11期2422-2427,共6页; 基金国家自然科学基金项目(61033005)资助国家科技支撑计划项目(2012BAH06B01)资助 +1 种基金 20120001110086)资助; 文摘移动互联网应用数量、用户量和使用量增长迅速.为了发现用户使用移动互联网应用的规律,提出一种移动互联网应用的个性化使用模式分析方法.对比与个人电脑应用的区别,分析了移动互联网应用的使用特征,抽象出使用场景、用户兴趣、社交网络三方面影响因素,定义移动互联网应用的使用模式.给出基于情境感知的使用场景分析方法、用户的兴趣度、粘滞度和衰减系数计算方法以及社交关联影响程度的计算方法.通过实验对提出的方法进行了验证,实验结果表明,本文提出的方法有助于提高移动互联网应用使用预测的准确度.; 关键词移动互联网应用使用模式情境感知兴趣度社交网络; Keywords mobile internet application usage pattern context awareness user’s interest social network; 分类号 TP393.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名用户访问兴趣路径挖掘方法被引量：8: 7; 作者褚红丹焦素云马威; 机构长春工业大学计算机科学与工程学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第35期135-137,共3页; 文摘针对当前挖掘用户访问模式算法仅将频繁访问路径作为用户浏览兴趣路径的问题,依据使用Web日志挖掘用户兴趣页面时,通过引入页面信息量参数,综合考虑页面访问次数、浏览时间和页面信息量大小来定义用户兴趣度,提出了基于兴趣度的用户访问模式挖掘算法。实验证明该算法是有效的,在用户浏览兴趣度量方面比当前的频繁访问路径挖掘算法更准确。; 关键词用户浏览兴趣度用户访问模式数据挖掘序列模式挖掘; Keywords user traversal interest user traversal pattern data mining sequential pattern mining; 分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于本体与模式的网络用户兴趣挖掘被引量：6: 8; 作者苏雪阳左万利王俊华; 机构吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学); 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第8期1556-1563,共8页; 基金国家自然科学基金(No.60973040) 国家自然科学青年基金(No.61300148) +1 种基金吉林省科技发展计划青年基金(No.20130522112JH); 文摘本文探讨了用户兴趣挖掘的新方法,首先从用户搜索日志中获取访问行为元素,并借助通用本体中的概念描述网页所体现的用户个体兴趣,然后提出了一种兴趣得分计算方法,并在此基础上从用户个体兴趣序列中识别不同的兴趣模式,判断用户的短期兴趣,并利用通用本体得出用户兴趣的集合表示,最后根据短期兴趣的增量积累推算长期兴趣.整个过程避开了以往兴趣挖掘方法中通过相似度计算和文档聚类算法进行兴趣合并的问题,为兴趣发现提供了新思路.实验结果表明,本文的方法对用户兴趣的描述更具体,取得了更优化的兴趣合并结果.; 关键词搜索引擎用户兴趣通用本体兴趣模式; Keywords search engine user interest ntology interest pattern; 分类号 TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于基尼系数的用户兴趣分布模式度量方法被引量：1: 9; 作者花青松刘海峰胡铮; 机构北京邮电大学泛网无线通信教育部重点实验室; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第22期39-42,共4页; 基金国家科技重大专项基金资助项目"泛在网络下多终端协同的网络控制平台及关键技术"(2011ZX03005-004-02) 科技部国际合作基金资助项目"中芬基于Livinglab的智慧设计创新网络平台研发与应用示范"(2010DFA12780); 文摘目前关于用户兴趣方面的研究大多数是根据用户兴趣的相似性划分用户群,缺乏对用户兴趣分布模式的度量。为此,提出一种用户兴趣分布模式度量方法。根据向量空间模型进行用户兴趣建模,利用基尼系数和洛伦茨曲线划分用户兴趣分布模式。Movielens数据集上的实验结果验证了该方法的有效性。; 关键词用户兴趣分布模式基尼系数洛伦茨曲线用户兴趣建模向量空间模型分布集中度; Keywords user interest distribution pattern Gini coefficient Lurenz curve user interest modeling Vector Space ModeI（VSM） distribution concentration degree; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于出行模式和用户偏好的兴趣点推荐	宋静波沈钰琦黄志强孔祥杰	《浙江工业大学学报》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于Bayes概率的用户兴趣发现	李晓丽杜振龙李明余冬梅	《计算机工程与科学》 CSCD	2003	3	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于Web访问信息的用户兴趣迁移模式的研究	马力谭薇李培	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2011	5	在线阅读下载PDF 职称材料
4	Web日志与浏览行为结合下的用户浏览兴趣数据挖掘分析	李珊刘继超邵芬红	《现代电子技术》北大核心	2017	9	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于兴趣度的Web用户访问模式分析	吕佳	《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心	2007	8	在线阅读下载PDF 职称材料
6	一种移动互联网应用的个性化使用模式分析方法	莫同于哲李伟平吴中海褚伟杰	《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心	2015	1	在线阅读下载PDF 职称材料
7	用户访问兴趣路径挖掘方法	褚红丹焦素云马威	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2008	8	在线阅读下载PDF 职称材料
8	基于本体与模式的网络用户兴趣挖掘	苏雪阳左万利王俊华	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2014	6	在线阅读下载PDF 职称材料
9	基于基尼系数的用户兴趣分布模式度量方法	花青松刘海峰胡铮	《计算机工程》 CAS CSCD	2012	1	在线阅读下载PDF 职称材料