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基于主题和大众影响的用户动态行为倾向预测
被引量：
8
1
作者
尚燕敏
曹亚男
+2 位作者
韩毅
李阳
张闯
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第7期1431-1447,共17页
该文研究用户行为演变的过程.用户行为具有语义信息,借鉴概率潜在语义发现思想,来挖掘用户网络行为背后的倾向主题.行为倾向代表用户的兴趣,它随时间发生改变,这个变化除了受用户自身因素影响外,还受大众因素的影响.该文以搜索广告数据...
该文研究用户行为演变的过程.用户行为具有语义信息,借鉴概率潜在语义发现思想,来挖掘用户网络行为背后的倾向主题.行为倾向代表用户的兴趣,它随时间发生改变,这个变化除了受用户自身因素影响外,还受大众因素的影响.该文以搜索广告数据为实验数据,从语义的角度提出一种描述用户兴趣变化过程的因子模型,并预测用户对推荐项目的打分.它的创新之处在于:(1)以用户动态兴趣、项目主题、用户自身历史打分偏好、项目热度作为研究用户对推荐项目打分的因子要素;(2)利用动态主题模型从大众影响、用户自身因素两个方面研究用户兴趣变化的原因及过程;(3)对推荐项目,使用静态LDA得到每条项目的主题.最后大量的实验结果证明所提模型能够较好地预测用户实时兴趣.
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关键词
用户实时兴趣
动态主题模型
矩阵分解
狄利克雷分布
大众影响
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职称材料
题名
基于主题和大众影响的用户动态行为倾向预测
被引量：
8
1
作者
尚燕敏
曹亚男
韩毅
李阳
张闯
机构
中国科学院信息工程研究所
中国电子信息产业集团
国家信息中心
出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第7期1431-1447,共17页
基金
国家自然科学青年基金(61602466
61403369
+3 种基金
61602474)
国家重点研发专项(2016YFB0801304)
国家自然科学基金(61372191
61572492)资助~~
文摘
该文研究用户行为演变的过程.用户行为具有语义信息,借鉴概率潜在语义发现思想,来挖掘用户网络行为背后的倾向主题.行为倾向代表用户的兴趣,它随时间发生改变,这个变化除了受用户自身因素影响外,还受大众因素的影响.该文以搜索广告数据为实验数据,从语义的角度提出一种描述用户兴趣变化过程的因子模型,并预测用户对推荐项目的打分.它的创新之处在于:(1)以用户动态兴趣、项目主题、用户自身历史打分偏好、项目热度作为研究用户对推荐项目打分的因子要素;(2)利用动态主题模型从大众影响、用户自身因素两个方面研究用户兴趣变化的原因及过程;(3)对推荐项目,使用静态LDA得到每条项目的主题.最后大量的实验结果证明所提模型能够较好地预测用户实时兴趣.
关键词
用户实时兴趣
动态主题模型
矩阵分解
狄利克雷分布
大众影响
Keywords
user temporal interest
dynamic topic model
matrix factorization
latent Dirichlet allocation
public influence
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于主题和大众影响的用户动态行为倾向预测
尚燕敏
曹亚男
韩毅
李阳
张闯
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2018
8
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