基于行为分析的用户兴趣建模
《2024年基于用户兴趣建模的推荐方法及应用研究》范文
《基于用户兴趣建模的推荐方法及应用研究》篇一一、引言随着互联网的飞速发展，信息过载问题日益严重。
如何从海量的信息中为用户提供准确、个性化的推荐服务，成为了当今研究的热点问题。
基于用户兴趣建模的推荐方法，作为一种有效的信息过滤技术，得到了广泛的应用和关注。
本文旨在探讨基于用户兴趣建模的推荐方法及其应用研究。
二、用户兴趣建模用户兴趣建模是推荐系统的基础，它通过分析用户的浏览记录、搜索历史、购买行为等数据，提取出用户的兴趣特征，进而构建出用户的兴趣模型。
这个模型可以准确地描述用户的兴趣偏好，为后续的推荐提供依据。
在用户兴趣建模过程中，关键在于如何准确地提取用户的兴趣特征。
常用的方法包括基于内容的分析、协同过滤、深度学习等。
其中，基于内容的分析主要是通过分析用户的历史行为数据，提取出用户的兴趣点；协同过滤则是通过分析其他用户的相似行为，推断出用户的兴趣；深度学习则可以通过学习大量的用户行为数据，自动地提取出用户的兴趣特征。
三、推荐方法基于用户兴趣建模的推荐方法主要包括协同过滤、内容推荐和混合推荐。
1. 协同过滤协同过滤是推荐系统中应用最广泛的方法之一。
它主要通过分析用户的历史行为数据，找出与其他用户相似的用户群体，然后根据这些相似用户的喜好，为当前用户推荐相应的内容。
协同过滤又可以分为基于用户的协同过滤和基于项目的协同过滤两种。
2. 内容推荐内容推荐主要是通过分析内容的特征和用户的兴趣模型，将与用户兴趣相关的内容推荐给用户。
这种方法可以充分利用内容的语义信息，提高推荐的准确性。
3. 混合推荐混合推荐是将协同过滤和内容推荐等方法结合起来，充分利用各种方法的优点，提高推荐的准确性和满意度。
混合推荐的方法可以根据具体的应用场景和需求进行设计。
四、应用研究基于用户兴趣建模的推荐方法在各个领域都得到了广泛的应用。
下面以几个典型的应用场景为例进行介绍。
1. 电商平台在电商平台上，基于用户兴趣建模的推荐方法可以帮助用户快速找到自己感兴趣的产品，提高购买转化率。
一种基于用户行为的兴趣度模型
摘 要： 个性化推荐技 术在 电子 商务 系统 中 到 了广泛应用 。针对现有 的用户模型 不能根据 用户 自身兴趣 实现推荐 的 问 ， 得 题 提 出了一种基 于用户行 为的兴趣度模 型， 分析 用户 的行 为模 式， 结合用户的浏览 内容 ， 发现用 户兴趣 。在此基础 上采用期 望最大化
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社交网络中的用户行为分析与建模
社交网络中的用户行为分析与建模第一章：引言社交网络的兴起使得人们能够与远离自己的人建立联系，并与他们共享信息、观点和体验。
用户行为分析与建模是研究社交网络中用户行为的重要手段，可以揭示用户的喜好、需求和行为模式，为社交网络提供有针对性的服务和产品。
第二章：社交网络用户行为分析方法2.1 数据采集社交网络中的用户行为数据主要包括用户关系网络、用户行为轨迹和用户生成的内容等。
这些数据可以通过爬虫技术、API接口或问卷调查等方式进行采集。
2.2 数据预处理采集到的用户行为数据通常需要经过预处理，包括数据清洗、数据融合和数据转化等步骤。
清洗数据可以去除重复、缺失或异常数据，融合数据则可以整合不同来源或不同格式的数据，转化数据则可以将原始数据转化为可供分析的形式。
2.3 行为特征提取从用户行为数据中提取特征是用户行为分析的核心任务。
常用的特征包括用户活跃度、用户影响力、社交圈子大小、用户话题偏好等。
特征提取可以通过统计分析、网络分析或机器学习等方法进行。
第三章：社交网络用户行为分析案例研究3.1 用户活跃度分析通过分析用户的登录频率、发布内容的频率和互动行为的频率等指标，可以评估用户在社交网络中的活跃程度。
此外，还可以通过分析用户在不同时间段的活跃度变化，研究用户的活跃时间模式，为社交网络的推荐系统提供参考。
3.2 用户兴趣建模通过分析用户的浏览记录、点赞行为和收藏行为等，可以建立用户的兴趣模型，并根据用户的兴趣模型为其推荐个性化的内容和服务。
兴趣建模可以通过基于内容的推荐算法、协同过滤算法或深度学习算法等方法实现。
3.3 用户社交圈分析社交圈分析是研究用户在社交网络中的社交关系和社交行为的重要手段。
通过分析用户的好友关系、社交互动和用户参与的群组等信息，可以揭示用户的社交行为模式和社交影响力。
社交圈分析可以通过社交网络分析方法或图论方法进行。
第四章：社交网络用户行为建模4.1 用户行为预测模型通过分析用户的历史行为数据，可以建立用户行为预测模型，用于预测用户未来的行为。
基于用户浏览行为的用户兴趣模型的表示及更新
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如何 利用获得 的用户兴趣 建立用 户兴趣模 型 。 目前 国内外 对用户兴趣 模 型 的研 究 中 ， 点 放在 对 用户 重
基于大数据的用户行为分析及个性化推荐系统设计
基于大数据的用户行为分析及个性化推荐系统设计随着大数据技术的不断发展，用户行为分析及个性化推荐系统在各行业中的应用越来越广泛。
本文将介绍基于大数据的用户行为分析及个性化推荐系统的设计原理和方法。
一、用户行为分析的意义和方法用户行为分析是指通过对用户在互联网等场景中的行为数据进行收集、分析和挖掘，来了解用户的需求、兴趣和行为习惯，以便更好地为用户提供个性化的产品和服务。
用户行为分析的方法主要包括数据收集、数据预处理、数据挖掘和分析四个步骤。
数据收集可以通过使用Cookie、日志分析等技术手段来获取用户的行为数据，如点击、搜索、购买等行为。
数据预处理是对获取的原始数据进行清洗、整合和转换，以便后续的数据挖掘和分析。
数据挖掘和分析是利用机器学习、数据挖掘和统计分析等方法来发现用户行为模式、解析用户兴趣和预测用户行为等。
二、个性化推荐系统的原理和方法个性化推荐系统是基于用户行为数据和用户的个人特征，利用推荐算法为用户提供个性化的推荐结果。
个性化推荐系统的设计主要包括用户特征提取、推荐算法选择和推荐结果生成三个步骤。
用户特征提取是通过分析用户的历史行为数据和个人属性，提取用户的兴趣偏好、购买习惯等个性化特征。
推荐算法选择是根据用户特征和系统需求选择适合的推荐算法，常用的推荐算法包括协同过滤、内容过滤和混合推荐等。
推荐结果生成是根据用户的特征和推荐算法，生成个性化的推荐结果，可以是商品、新闻、音乐等多种形式。
三、基于大数据的用户行为分析及个性化推荐系统的设计思路在设计基于大数据的用户行为分析及个性化推荐系统时，需要考虑以下几个方面。
1.数据规模和数据质量：大数据时代意味着数据规模庞大，因此系统需要具备处理大规模数据的能力，包括数据存储、处理和分析等。
同时，数据质量对于用户行为分析和个性化推荐的准确性也至关重要，因此系统需要进行数据清洗和预处理，消除噪声和异常值。
2.算法选择和优化：个性化推荐系统涉及多种推荐算法，需要根据实际情况选择合适的算法，如基于用户的协同过滤、基于物品的协同过滤、基于内容的过滤等。
社交网络数据分析中的用户行为预测模型
社交网络数据分析中的用户行为预测模型社交网络的快速发展使得海量的用户行为数据得以收集和分析。
这些用户行为数据蕴含着宝贵的信息，可以帮助我们深入了解用户的兴趣、喜好和行为模式。
通过数据分析，我们可以建立用户行为预测模型，从而预测用户未来的行为，为社交网络平台的运营和决策提供依据。
用户行为预测是指通过分析用户之前的行为特征，预测其未来的行为。
常见的用户行为包括浏览、点赞、评论、分享等。
这些行为的预测可以帮助社交网络平台推荐个性化的内容、优化用户体验、增加用户黏性和活跃度。
下面将介绍一些常用的社交网络数据分析中的用户行为预测模型。
1.协同过滤模型协同过滤是一种通过分析用户行为模式来预测用户未来行为的方法。
该方法假设用户的行为倾向于与与其兴趣相似的其他用户的行为一致。
在社交网络中，用户之间的关联度较高，因此协同过滤模型可以较准确地预测用户的行为。
在协同过滤模型中，首先需要构建用户间的相似度矩阵，衡量用户之间的行为相似性。
可以通过计算用户之间的余弦相似度或欧几里德距离来得到相似度矩阵。
然后，根据与目标用户最相似的一组用户的行为，预测目标用户的未来行为。
2.基于内容的推荐模型基于内容的推荐模型是另一种常用的用户行为预测模型。
该模型通过分析用户对内容的兴趣和喜好，预测用户对未来内容的喜好程度。
在基于内容的推荐模型中，首先需要对内容进行特征提取。
可以通过分析内容的关键词、主题、情感等特征来建立内容的特征向量。
然后，通过分析用户对不同内容的评价和喜好，建立用户的兴趣模型。
利用特征向量和用户兴趣模型，可以计算用户与不同内容之间的相似度，进而预测用户对未来内容的喜好程度。
基于内容的推荐模型可以为用户推荐个性化的内容，提供更好的用户体验。
3.时序模型时序模型是一种通过分析用户的历史行为模式，预测用户未来行为的方法。
该模型采用时间序列的思想，通过分析时间段内的用户行为规律，预测用户在未来时间段内的行为。
在时序模型中，首先需要进行数据的时间切片，将用户的行为数据按照时间维度进行分段。
基于大数据的用户画像分析与建模
基于大数据的用户画像分析与建模用户画像是指对用户进行精细化刻画和分类的一种分析模型。
它通过对用户的基本信息、行为数据和兴趣爱好等多维度数据进行收集和分析，可以深入了解用户的特征和需求，为企业提供精确的营销和个性化服务。
1. 基于大数据的用户画像分析与建模的意义用户画像分析和建模是大数据应用的关键环节之一，它能够帮助企业了解用户的喜好、需求以及潜在价值，从而有针对性地进行产品设计、营销推广和客户关系管理。
通过对用户画像的分析与建模，企业可以更准确地预测用户行为，提高用户满意度和忠诚度，实现增长和盈利。
2. 用户画像分析与建模的关键步骤用户画像分析与建模包括数据收集、数据预处理、特征提取和模型构建等关键步骤。
2.1 数据收集数据收集是用户画像分析与建模的基础，通过收集用户的基本信息、消费行为、社交关系等多维度数据，了解用户的个人特征、兴趣爱好和社交行为等。
2.2 数据预处理对收集到的用户数据进行预处理是用户画像分析与建模的前提工作。
预处理的主要任务包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等。
通过对数据进行清洗和整合，去除重复和缺失数据，得到干净和一致的数据集。
2.3 特征提取特征提取是用户画像分析与建模的核心步骤。
通过对用户数据进行特征提取，将原始数据转化为能够直接参与模型训练的特征向量。
特征可以包括用户的基本信息（如性别、年龄等）、用户行为（如浏览、购买、评论等）、用户偏好和用户关系等。
2.4 模型构建模型构建是用户画像分析与建模的最终目标。
通过选择合适的机器学习算法或预测模型，将用户特征与用户行为进行关联和预测。
常用的模型包括聚类分析、关联规则挖掘、分类与预测等。
需要根据不同业务场景和任务需求选择合适的模型。
3. 基于大数据的用户画像分析与建模的应用用户画像分析与建模可以广泛应用于各个行业和领域，如电商、金融、医疗、教育等。
3.1 电商行业在电商行业中，用户画像分析与建模可以帮助企业了解用户的购物偏好、消费习惯和购买能力，从而提供个性化推荐、精准营销和定制化服务。
用户画像数据建模方法
用户画像数据建模方法
用户画像数据建模是指通过收集和分析用户的个人信息、行为和偏好等数据，对用户进行分类和描述的过程。
以下是几种常见的用户画像数据建模方法：
1. 基于人口统计学特征的建模：这种方法通过收集用户的基本信息，如年龄、性别、地域、职业等，对用户进行分类和描述。
这种方法适用于广告定向、市场细分等场景。
2. 基于行为数据的建模：这种方法通过收集用户的网页浏览、搜索、购买记录等行为数据，分析用户的兴趣和行为模式，对用户进行分类和描述。
这种方法适用于个性化推荐、精准营销等场景。
3. 基于社交媒体数据的建模：这种方法通过分析用户在社交媒体上的社交关系、活动记录等数据，揭示用户的社交网络结构和社交行为，对用户进行分类和描述。
这种方法适用于社交网络分析、口碑营销等场景。
4. 基于情感分析的建模：这种方法通过分析用户在社交媒体、评论等渠道上的情感表达，如情绪、态度等，对用户进行情感描述和情感分类。
这种方法适用于品牌声誉管理、危机管理等场景。
5. 基于机器学习的建模：这种方法通过使用机器学习算法，对用户的多维度数据进行训练和预测，对用户进行分类和画像建模。
这种方法适用于需要预测用户
行为和兴趣的场景，如个性化推荐、风险评估等。
需要注意的是，用户画像数据建模是一个动态的过程，需要不断地更新和优化模型，以适应用户的变化和需求。
同时，在进行用户画像数据建模时，需要充分保护用户的隐私和个人信息安全。
微博用户行为分析与个性化推荐研究
微博用户行为分析与个性化推荐研究随着社交媒体的快速发展，微博成为了人们获取信息、分享生活以及表达观点的重要平台之一。
为了提供更加个性化的服务，微博推出了个性化推荐系统，该系统能够根据用户的兴趣和行为特征为其推荐合适的内容。
本文将对微博用户行为分析和个性化推荐进行研究，探讨如何有效地提升用户体验。
一、微博用户行为分析1. 用户行为数据收集用户行为数据对于个性化推荐至关重要。
微博可以通过收集用户的浏览记录、点赞、评论等行为数据来了解用户的兴趣、喜好和行为特征。
借助这些数据，微博可以更好地理解用户的需求，为用户提供更加个性化的推荐。
2. 用户兴趣建模通过分析用户行为数据，可以对用户的兴趣进行建模。
可以使用传统的机器学习方法，如聚类、分类等，来发现用户的兴趣模式。
另外，还可以通过深度学习模型，如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等，来提取用户的兴趣特征。
通过建立用户兴趣模型，可以更好地理解用户的需求和偏好。
3. 用户画像构建用户画像是对用户的全面描述，包括用户的基本信息、兴趣爱好、行为习惯等。
通过分析用户的行为数据和兴趣模型，可以构建用户的画像。
用户画像对于个性化推荐非常重要，它可以帮助微博了解用户的需求和偏好，从而为用户提供更加准确的推荐。
二、微博个性化推荐研究1. 推荐算法研究个性化推荐的核心是推荐算法。
目前，常用的推荐算法包括基于内容的推荐、协同过滤推荐、深度学习推荐等。
基于内容的推荐方法主要通过分析用户的历史行为和内容特征，为用户推荐具有相似内容的微博。
协同过滤推荐方法主要通过分析用户之间的相似性，为用户推荐其他用户喜欢的微博。
深度学习推荐方法主要通过挖掘用户和微博之间的潜在关系，为用户推荐感兴趣的微博。
研究不同的推荐算法，可以提高个性化推荐的精度和准确性。
2. 推荐系统评估指标为了评估个性化推荐系统的性能，需要定义合适的评估指标。
常用的评估指标包括准确率、召回率、覆盖率、多样性等。
基于用户行为的推荐系统实现
基于用户行为的推荐系统实现随着互联网的普及，人们每天都会接触到大量的信息和内容，但是如何让用户在这些海量信息中找到最适合自己的信息，成为了一个亟待解决的问题。
推荐系统应运而生，它的目的是通过对用户行为的分析，为其提供个性化的推荐服务。
本文将探讨基于用户行为的推荐系统实现的相关技术和方法。
一、用户行为分析与建模基于用户行为的推荐系统的实现，首先需要对用户的行为进行深入的分析和建模。
用户的行为包括浏览、购买、评价、搜索等活动，这些行为都可以帮助推荐系统建立用户的画像，从而更加准确地为用户推荐相关的产品或内容。
在用户行为的分析过程中，需要考虑以下几个方面的因素：1、用户行为的数据采集与存储。
推荐系统需要收集用户的行为数据，并将其存储到数据库中。
用户行为的数据包括基本信息、浏览记录、购买记录、评价记录等。
在收集和存储这些数据时，需要注意用户隐私的保护问题。
2、用户行为的特征提取。
用户的行为可以反映出用户的个性和喜好，需要通过数据挖掘技术提取出用户的特征，包括用户的购买偏好、兴趣领域、活跃度等。
3、用户行为的模型构建。
推荐系统需要基于用户行为数据构建用户模型，通过学习用户的历史行为，预测用户的未来行为。
常见的用户行为模型包括协同过滤、内容过滤、混合推荐等。
二、推荐算法的选择与实现推荐算法是基于用户行为的推荐系统的核心部分，影响推荐系统的推荐质量。
不同的推荐算法有着不同的优缺点，需要根据具体情况选择合适的算法。
1、基于协同过滤的推荐算法协同过滤是基于用户历史行为数据的推荐算法，其核心思想是通过找到相似用户的行为来实现推荐。
协同过滤算法可以分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。
基于用户的协同过滤从用户的历史行为入手，找到与当前用户兴趣相似的用户，然后将这些用户的行为作为推荐结果；基于物品的协同过滤则找到与用户历史行为中最相似的物品，然后将这些物品作为推荐结果。
协同过滤算法适用于用户行为数据完整且数据量大的情况，但是当用户行为数据缺失或数据量较小时，推荐效果会受到影响。
社交媒体用户行为分析及个性化推荐算法研究
社交媒体用户行为分析及个性化推荐算法研究随着互联网技术的不断发展，社交媒体已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
人们通过社交媒体平台创建个人账号，与其他用户进行沟通、分享信息、观看娱乐内容等。
这些交互行为形成了用户行为数据，通过分析这些数据，可以了解用户的兴趣、偏好以及个性化需求。
本文将探讨社交媒体用户行为分析及个性化推荐算法的研究。
一、社交媒体用户行为分析社交媒体平台提供了大量用户行为数据，这些数据包括用户的关注列表、点赞、评论、分享、观看时长等。
通过从这些行为中提取特征，可以揭示用户的个人兴趣和行为习惯。
1.用户兴趣分析用户的兴趣是推荐算法的关键。
社交媒体平台可以根据用户的关注列表和行为数据，对用户的兴趣进行建模。
通过分析用户关注的主题、频繁访问的内容，可以推测用户的兴趣偏好。
同时，通过挖掘用户的社交网络关系，可以发现用户之间的兴趣相似性，从而更好地推荐适合用户的内容。
2.用户行为习惯分析用户的行为习惯是指用户在社交媒体平台上的各种行为特点和规律。
例如，某些用户喜欢早晨阅读新闻，而另一些用户喜欢在晚上观看电影或音乐视频。
通过分析用户在不同时间段的活跃度、发布内容的类型、与其他用户的互动等行为特征，可以了解用户的行为习惯并进行个性化推荐。
3.用户情感分析社交媒体用户的情感分析是对用户在社交媒体平台上表达的情感进行分析和评估。
用户在社交媒体上发表的文字、图片、视频等内容中蕴含着丰富的情感信息。
通过分析用户的情感倾向，可以更好地理解用户的态度、情感以及个性化需求。
情感分析可以应用于社交媒体广告推荐、舆情监测、情感教育等领域。
二、个性化推荐算法研究个性化推荐算法基于用户的兴趣和行为数据，为用户提供符合其个人需求的内容推荐。
社交媒体平台可以根据用户的兴趣、行为习惯和情感信息，设计个性化推荐算法，提升用户的使用体验和平台的粘性。
1.基于内容的推荐算法基于内容的推荐算法根据用户的兴趣偏好和内容的特征进行匹配。
基于大数据分析的用户兴趣建模与推荐模型研究
基于大数据分析的用户兴趣建模与推荐模型研究随着互联网的迅猛发展，人们对于个性化推荐的需求也越来越高。
为了满足用户的需求，推荐系统得到了广泛的研究和应用。
在这个过程中，基于大数据分析的用户兴趣建模与推荐模型成为了研究的重点之一。
本篇文章将重点探讨基于大数据分析的用户兴趣建模与推荐模型的研究现状和发展趋势。
一、用户兴趣建模用户兴趣建模是推荐系统中的重要环节，其目的是通过分析用户的历史行为数据，挖掘用户的兴趣特征，以得到用户的兴趣模型。
大数据分析技术为用户兴趣建模提供了更多的可能性，可以从更多的维度和角度去分析用户的行为数据。
1. 基于内容的用户兴趣建模基于内容的用户兴趣建模主要是通过分析用户历史行为中的文本内容，挖掘用户的兴趣。
例如，通过分析用户的搜索关键词、浏览的网页内容等，可以得到用户对于不同主题的偏好程度。
基于内容的用户兴趣建模可以克服传统协同过滤方法在数据稀疏性和冷启动问题上的不足。
2. 基于社交网络的用户兴趣建模社交网络在人们的日常生活中起到了越来越重要的作用。
通过分析用户在社交网络中的好友关系、社区参与程度等社交行为，可以揭示用户的兴趣特征。
例如，可以通过挖掘用户在社交网络中的好友列表，发现用户与某些好友在兴趣上的相似度较高，从而推荐用户可能感兴趣的内容。
3. 基于地理位置的用户兴趣建模基于地理位置的用户兴趣建模是近年来较为热门的研究方向之一。
通过分析用户的地理位置数据，可以推断用户的兴趣偏好。
例如，可以通过分析用户在某个地点停留的时间长短和频率，推断用户对于该地点的兴趣程度。
基于地理位置的用户兴趣建模在旅游、推荐商家等领域具有广泛的应用前景。
二、推荐模型研究推荐模型是推荐系统的核心，其目的是根据用户的兴趣模型和物品的特征，找到最适合用户的推荐结果。
基于大数据分析的用户兴趣建模为推荐模型的研究提供了更多的数据和更深入的分析方法。
1. 协同过滤算法协同过滤算法是推荐系统中最为经典和常用的算法之一。
个性化流媒体服务中基于行为分析的用户兴趣建模
（ ｅｉ ｎ ｅ ｉ ｏ ｓ ｎ ｅ ｃ ｍ ｎ ａ ｎ ，ｅ ｎ ７ ， ｈ ） Ｂｉ ｇＵ ｉ ｒｔ ｏ ｓ ｄＴｌ ｏ ｕｉ ｔ ｓＢ ｌ ｇ 姗 ６ Ｃ ｉ ｊ ｎ ｖ ｓｙ ｆＰ ｔａ ｅｍ ｃｉ ｏ ｉ ｔ Ｊ ａ ｎ
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可用 宽带的减少 。将来 随着用 户数量 急速上 升 ， 单个用 户可用 的网络带宽会进一 步下 降 ， 观看效果将很不 理想 。另外 ， 当流媒
方便 了用户 ， 提高了效率。为了很好地实现个性化服务 ， 需 首先 要跟踪和学习用户 的兴趣行 为并 建立用 户兴趣模 型 ， 将用户 按 照兴趣进行划分 ， 对待 。本 文拟通 过收集 用户 流媒 体选 播 区别 过程 中的各种 行 为 ， 析 用 户媒 体 兴趣 偏 好并 建 立 用户 兴 趣 分
模型 。
１ 研 究 背 景
由文献 ［ ］ ２ 可知 ， 用户行为和其心理 活动密切 相关 ， 针对 流 媒体服务 ， 妨将 其心理 活动理解 为对媒 体文件 的兴趣 。个 性 不 化服务 ， 通过 收集 和分 析用户信息和行为来学习用户 的兴趣 ， 从 而实现主动推荐的 目的 ， 充分提 高服务 的质量 和用户 的访 问效 率 。现 在研 究的个性化服 务系统 一般 都是 针对 Ｗｅ ｂ文本 服
服务 的效率。该方 法在 综合 分析用户历史行为 的基础 上， 考虑 了不 同行 为与用户兴趣 偏 向之 间的关系。实验结果表 明， 方法能够 该
较为准确地评估用 户兴趣偏好。 关键 词 中图分类号 个 性化流媒 体服务 Ｔ ３１ Ｐ １ 用 户行 为分 析 Ａ 兴趣建模
信息科学中的个性化推荐与用户建模
信息科学中的个性化推荐与用户建模随着互联网的快速发展，我们每天都面临着海量的信息和数据。
如何快速准确地找到我们所需的信息成为了一个重要的问题。
在信息科学领域中，个性化推荐和用户建模成为了解决这一问题的重要手段。
本文将探讨个性化推荐和用户建模的原理和应用。
一、个性化推荐的原理个性化推荐是指根据用户的兴趣、需求和行为，为用户提供符合其个性化需求的推荐信息。
其原理主要基于两个方面：协同过滤和内容过滤。
协同过滤是指根据用户的历史行为和偏好，找到与其相似的用户或物品，并将其推荐给目标用户。
这种方法依赖于用户行为数据的收集和分析，通过计算用户之间的相似度来进行推荐。
例如，在购物网站上，如果用户A购买了商品X，而用户B与用户A的购买行为相似，那么系统就会将商品X推荐给用户B。
内容过滤是指根据物品的内容特征，将与用户兴趣相关的物品推荐给用户。
这种方法主要通过对物品的属性、标签等进行分析和匹配，来进行推荐。
例如，在视频网站上，如果用户喜欢观看科幻电影，那么系统就会根据电影的类型、导演、演员等信息，将与科幻电影相关的影片推荐给用户。
二、用户建模的方法用户建模是指通过对用户的行为和兴趣进行建模，以更好地理解用户的需求和偏好。
在个性化推荐中，用户建模是实现精准推荐的关键。
用户建模的方法主要包括基于内容的建模和基于行为的建模。
基于内容的建模是指通过分析用户的兴趣、需求和行为，构建用户的兴趣模型。
这种方法主要依赖于用户的主动反馈，例如用户的搜索关键词、点击行为等。
基于行为的建模是指通过分析用户的历史行为，构建用户的行为模型。
这种方法主要依赖于用户的隐式反馈，例如用户的购买记录、浏览记录等。
除了基于内容和行为的建模方法，还有一些其他的用户建模方法，例如社交网络分析和情感分析。
社交网络分析是指通过分析用户在社交网络中的关系和互动，来构建用户的社交模型。
情感分析是指通过分析用户在社交媒体中的言论和情感表达，来构建用户的情感模型。
基于大数据分析的用户行为模型研究
基于大数据分析的用户行为模型研究随着互联网的飞速发展，数据量呈指数级增长，大数据已经成为了传统企业转型的必经阶段。
同时，互联网企业也在不断引进大数据技术，以帮助其了解用户需求、提升用户体验等。
而用户行为模型的研究正是基于大数据分析而展开的。
本文将从什么是用户行为模型、基于大数据的用户行为模型研究现状、用户行为模型研究的应用价值等方面进行探讨。
一、什么是用户行为模型用户行为模型是指利用数据技术和用户行为理论生成的用户行为数据模型，主要用于预测用户的行为、分析用户需求以及提高产品的使用体验等。
用户行为模型一般包括用户特征、用户行为轨迹、用户生命周期、用户兴趣爱好等方面的内容。
二、基于大数据的用户行为模型研究现状1. 数据来源用户行为模型的研究必须依赖大量的数据，而这些数据通常来自于一些数据中心、数据仓库、用户日志、社交网络等。
这些数据可以通过一些数据挖掘、机器学习等算法技术进行分析和预测。
2. 数据处理针对这些海量数据，传统的数据管理系统已经无法胜任，因此需要借助于云计算、分布式存储等技术对数据进行处理。
在此基础上，大数据平台可以通过各种算法对数据进行分析和挖掘，构建用户行为模型。
3. 用户画像用户行为模型的研究离不开用户画像的构建。
要想深入了解用户需求和行为，需要从用户的基本信息、行为数据、社交网络等多个维度进行分析和建模，构建出多维、深度的用户画像。
通过用户画像的构建，可以更好地分析用户行为和用户需求，从而提供更好的产品和服务。
三、用户行为模型研究的应用价值1. 优化用户体验通过对用户行为数据的分析，可以了解到用户在使用产品过程中遇到的瓶颈，及时进行优化，提高用户体验。
2. 识别用户需求用户行为模型研究可以从多个角度分析用户需求，并通过数据分析得出用户潜在需求，为产品的创新提供支持。
3. 提高用户忠诚度通过建立深度、细致的用户画像，可以为用户提供个性化的产品和服务，增强用户黏性，提高用户忠诚度。
社交网络中的用户行为分析与建模研究
社交网络中的用户行为分析与建模研究社交网络是当今互联网最受欢迎的服务之一，它为用户提供了方便快捷的信息交流和社交平台。
随着社交网络的流行，越来越多的用户参与其中，社交网络中的用户行为和特征成为了研究的热点。
社交网络的用户行为分析和建模可以帮助我们了解用户的需求和行为，从而更好地为用户提供服务。
一、社交网络中的用户行为分析社交网络中的用户行为分析是指对社交网络用户的行为和特征进行统计、分析和预测。
社交网络的用户行为包括但不限于发布、转发、点赞、评论等行为。
用户发布的信息可以反映用户的兴趣爱好、观点和需求，对于社交网络平台来说，了解用户的需求和行为可以帮助平台更好地为用户提供服务。
在社交网络中，用户行为分析的研究内容主要包括以下方面：1.用户兴趣模型用户兴趣模型是指对用户的兴趣进行建模，通过对用户历史行为数据的分析和挖掘，可以更好地了解用户的兴趣和需求。
兴趣模型包括用户喜好、内容偏好和兴趣领域等。
2.用户关系模型用户关系模型是指对用户之间的关系进行建模，通过对用户之间的社会网络进行分析和挖掘，可以更好地了解用户之间的联系和交流。
3.信息扩散模型信息扩散模型是指对信息在社交网络中的传播路径和影响进行建模，通过对信息的传播和影响进行模拟和分析，可以更好地预测和控制信息的传播效果。
二、社交网络中的用户行为建模社交网络中的用户行为建模是指通过对用户行为进行建模和预测，帮助平台更好地为用户提供服务。
用户行为建模主要包括以下内容：1.用户行为预测用户行为预测是指通过对用户历史行为数据进行分析和挖掘，预测用户未来的行为趋势和需求，这可以帮助社交网络平台更好地为用户提供个性化的推荐和服务。
2.用户满意度预测用户满意度预测是指通过对用户行为和反馈数据进行分析和挖掘，预测用户的满意度水平，这可以帮助社交网络平台更好地优化用户体验和服务质量。
3.用户分类用户分类是指将社交网络中的用户根据其行为和特征进行分类，例如将用户分为活跃用户和沉默用户、高价值用户和低价值用户等。
常见的用户行为序列建模的方式
常见的用户行为序列建模的方式一、引言用户行为序列建模是分析和预测用户在特定环境下的行为模式的一种方法。
通过建模用户的行为序列，我们可以更好地了解用户的兴趣、喜好和需求，从而为他们提供更好的产品和服务。
本文将介绍几种常见的用户行为序列建模方式。
二、马尔可夫链模型马尔可夫链模型是一种基于状态转移的序列建模方法。
在用户行为序列中，每个用户行为被看作是一个状态，而用户行为之间的转移概率则被建模为状态转移概率。
通过统计用户行为序列中每个状态的转移概率，我们可以得到一个马尔可夫链模型，用于预测用户下一步的行为。
三、条件随机场模型条件随机场模型是一种基于概率图模型的序列建模方法。
在用户行为序列中，每个用户行为被看作是一个观测变量，而用户行为之间的关系则被建模为一个条件随机场。
通过学习条件随机场模型的参数，我们可以根据观测到的用户行为序列预测用户未来的行为。
四、长短时记忆网络模型长短时记忆网络模型是一种基于神经网络的序列建模方法。
在用户行为序列中，每个用户行为被看作是一个输入节点，而用户行为之间的依赖关系则被建模为网络中的权重。
通过训练神经网络模型，我们可以根据历史的用户行为序列预测用户未来的行为。
五、隐藏马尔可夫模型隐藏马尔可夫模型是一种基于概率图模型的序列建模方法。
在用户行为序列中，每个用户行为被看作是一个观测变量，而用户行为背后的潜在状态则被建模为一个隐藏变量。
通过学习隐藏马尔可夫模型的参数，我们可以根据观测到的用户行为序列推断用户的潜在状态，从而预测其未来的行为。
六、时序模式挖掘时序模式挖掘是一种基于序列数据的模式发现方法。
在用户行为序列中，我们可以通过挖掘频繁出现的行为序列来了解用户的兴趣和偏好。
通过识别这些模式，我们可以为用户提供个性化的推荐和建议。
七、聚类分析聚类分析是一种将用户行为序列划分为不同群体的方法。
通过将相似的行为序列聚集在一起，我们可以发现不同用户群体之间的行为模式和差异。
这有助于我们更好地理解用户的需求和行为习惯，并提供针对不同群体的个性化服务。
基于用户操作行为的兴趣度的分析与计算
这个时候有两种可能 ：①用户对 Ｑ． 已近找到了合适的信息 ， 然
后 对 新 的 内 容进 行 查 询 ，这 个 时 候 输 入 的关 键 字 Ｑ 用 户 对 。② Ｑ 显 示 的结 果 并 未 找 到 合 适 的信 息 ，重 新 输 入 新 的 关 键 字 Ｑ ，
但 是 Ｑ 与 Ｑｌ 的信 息 是 类 似 的 。 个 时 候 重 新 转 入查 看 部 分 。 这 直 到用 户 找 到 满 意 的 结 果 或 者放 弃 查 询 。 根 据 上 述 分 析 ， 户 用 操 作 行 为 的 流程 图 如 图 １
作 用 于 各 个结 点 。
１ 用 户 行 为 的 调查 与分 析
。
用 户 是 搜 索 引 擎 的 直 接 使 用 者 ，通 过 搜 索 引 擎 用 户 可 以找 到 自 己感 兴 趣 的 信 息 和有 价 值 的 信 息 。关 注 受 访 者 对 搜 索 引 擎
检 索 结 果 的浏 览行 为 ， 即对 检 索 结 果 的选 择 行 为 。， 户 在 查 看 ５用 检 索 结 果 时 倾 向于 只 看 前 几 页 内的 记 录 和 随 机 抽 几 页 查 看 。 当 用 户 在 首 次 查 询 不 能 得 到 理 想 结 果后 ， 做 出 不 同 的 反应 。 会
２ 基 于 用户 操 作 行 为 的
Ａ
兴 趣 度 的计 算 方 法 通 过 以 上 分 析 ， 户 用 对 感 兴 趣 的话 题 ， 搜 索 在 行 为 中 所 体 现 出 来 的 兴
趣 是 所 花 费 的 时 间 和 对 ㈨ 舢
¨提 ｊ …
用 户 在 一 次 搜 索 不 到 结 果 的 时 候 会 改 变 搜 索 策 略 ，更 换 相
利用用户行为分析进行个性化推荐
利用用户行为分析进行个性化推荐个性化推荐是指根据用户的历史行为和偏好，通过分析和挖掘用户的数据，为用户提供个性化的推荐内容。
用户行为分析是一种常用的分析手段，可以通过对用户的浏览、点击、购买等行为进行跟踪和监控，从而获取用户的喜好和兴趣，并据此为用户推荐相关的内容。
个性化推荐的好处在于可以提高用户的满意度和用户体验，使用户更容易找到自己感兴趣的内容，提高用户的黏性和留存率。
在电子商务、社交媒体、音乐平台等领域，个性化推荐已经成为了一种非常重要的服务。
下面将详细介绍如何利用用户行为分析进行个性化推荐。
首先，个性化推荐需要建立用户画像。
用户画像是对用户特征和偏好的描述，可以通过用户的基本信息、历史行为、兴趣标签等进行构建。
基于用户的浏览、点击和购买等行为数据，可以分析用户的兴趣关注点，判断用户的喜好方向，进而构建用户的画像。
其次，个性化推荐需要选择适合的推荐算法。
常见的推荐算法包括基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法和深度学习推荐算法等。
基于内容的推荐算法通过分析用户的浏览历史、点击行为、购买记录等，将用户与物品进行匹配，推荐与其兴趣相似的内容。
协同过滤推荐算法则是根据用户的历史行为和其他用户的行为进行比较，找出具有相似兴趣的用户，并向其推荐其他用户喜欢的物品。
深度学习推荐算法则是利用深度神经网络进行用户画像和物品特征的学习，通过建立复杂的模型，实现更准确的推荐。
另外，个性化推荐还需要进行推荐结果的评估和优化。
推荐结果的评估可以通过点击率、转化率、用户反馈等指标进行衡量，了解推荐的效果和用户的满意度。
根据评估结果，可以对推荐算法进行优化和调整，提高推荐的准确性和个性化程度。
同时，还可以通过A/B测试等方法，对不同的推荐策略进行比较，选择最优的推荐方案。
最后，个性化推荐还需要考虑隐私保护和数据安全。
用户行为数据的收集、存储和分析需要遵守相关的法律法规，保护用户的个人隐私。
同时，要确保用户的数据安全，防止数据泄露和滥用。
基于用户行为数据的个性化推荐方案
基于用户行为数据的个性化推荐方案个性化推荐方案是根据用户的行为数据和个人兴趣，通过算法和模型的分析，为用户提供符合其偏好和需求的推荐内容。
这种方案通过挖掘用户的历史数据和实时数据，能够有效地满足用户的需求，并提升用户的使用体验。
一、用户行为数据的收集在个性化推荐方案中，首先需要收集和分析用户的行为数据。
这些行为数据包括用户的点击、浏览、购买、评分等操作。
通过收集这些数据，可以了解用户的兴趣爱好，推断出用户的品味偏好，并建立用户画像。
二、用户画像的建立用户画像是对用户进行综合分析和描述的结果，可以帮助我们更好地了解用户的兴趣和需求。
通过分析用户的行为数据，我们可以将用户分为不同的群体，并为每个群体建立相应的用户画像。
用户画像的建立可以借助机器学习和数据挖掘的技术，对用户的行为数据进行特征提取和模式识别，从而得到用户的兴趣标签和喜好倾向。
三、推荐算法的选择与应用个性化推荐方案中的关键环节是推荐算法的选择与应用。
不同的推荐算法适用于不同的场景和业务需求。
常用的推荐算法有基于内容的推荐、协同过滤推荐、深度学习推荐等。
根据用户的行为数据和个人兴趣，选择合适的算法对用户进行个性化推荐。
四、推荐结果的呈现个性化推荐方案的目的是为用户提供符合其偏好和需求的推荐内容，因此推荐结果的呈现方式也非常重要。
推荐结果可以以列表、瀑布流、图片墙等形式进行展示，同时可以根据用户的反馈和行为数据进行实时调整和优化。
五、评估与优化个性化推荐方案需要不断进行评估和优化，以保证其准确度和有效性。
可以通过用户满意度调查、推荐点击率、购买转化率等指标对推荐结果进行评估。
同时，通过不断优化算法模型和参数配置，提升推荐的精准度和个性化程度。
六、隐私保护与合规性在个性化推荐方案中，用户的隐私保护和数据合规性是非常重要的问题。
在收集用户的行为数据时，需要遵循相关法律法规和隐私政策，确保用户数据的安全和合法使用。
同时，个性化推荐方案也需要充分考虑用户的隐私权益，采取合适的数据保护措施和安全防护措施。
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T
作 为 网 络 的 输 入 向 量 , GV
= ( gv 1 , …, gv k , …, gv p ) 作为目标向量 , 对 RBF 网络
进行训练 , 得到一个训练好的 RBF 网络 , 根据此时网 络的实际输出 GV ′= ( gv′ 1 , …, gv′ k , …, gv′ p ) , 并对 比目标向量计算精度 , 再调整参数 , 使得 GV , GV ′ 尽 可能的接近 。 建立基于 RBF 网络模型确定方法的具体步骤如 下: 第 1 步 初始化 , 设 RBF 网络的输入向量 为
T ( P) = [α +
192 58 15 8
18 42 85 102
∑( T / n) ] 3 B ∑B 3 ∑T
i i i
i
如表 2 所示 A 页面的点击总次数 273 大于 B 页面
( 2)
的点击总次数 247 , 但是第四周的时候显然用户对 B 页面是更感兴趣的 , 因此用户的点击率更能反映兴趣 的变化和强度 。 点击率可以用以下公式来描述 :
情 报 杂 志 第 28 卷 第6期 28 No. 6 Vol. 2009 年 6 月 J une 2009 J OURNAL OF IN TELL I GENCE
基于行为分析的用户兴趣建模
A User Interest Model Based on the An构自适应确定 、 输出与初始权值无关且
图 1 中四条曲线分别是用 10 、 30 、 60 个页面时训 练所得的计算值 ( 让用户自由浏览系统内的页面) 以及 用户估算值所描绘的 。
效率高等特点 ,设计了一种基于 RBF 网络的模型 。 基于 RBF 网 络 模 型 的 基 本 思 想 是 : 首 先 , 用
( GS 1 , …, GS j , …, GS h )
T
图1 兴趣度变化对比
表 4 采用 SPSS 统计分析软件进行相关分析 ,采用 了距离分析的方法来进行相似性测度 , 得到相似性矩 阵 ( aa 表示估算值) 。
表2 页面点击情况
时间 第一周 第二周 第三周 第四周 点击情况 (次)
A 页面 B 页面
且 T ( P) 表示页面 P 根据用户的滞留时间所得到的 权重 。 设 α表示在当前页面用户滞留的有效时间 , 则 计算页面的权重的递归公式为 :
T ( P) = α +
∑( T /
i
n)
( 1)
该公式考虑到了子节点具有父节点的一些特征 , 有的子节点更是父节点的一个具体的实例 , 因此对子 节点兴趣强度增加 , 可看作对其父节点兴趣强度有所 贡献 。 事实上 , 浏览网页的时长与网页的信息总量也是 密切相关的 。 考虑到这种情形以上公式可以改为 :
第 6 期 许 波等 : 基于行为分析的用户兴趣建模
・167 ・
时如果是基于站点的 , 而且站点中存在的让用户感兴 趣的链接越多 ,用户相应点击的链接也越多 ,则该页面 越重要 。 1. 1 根据用户在页面中的滞留时间来确定页面权 重的方法 假设用户所访问的一个页面 p 中有 n 个超 文本链接 , 其中用户访问过的超文本链分别是 { H1 ,
1. 3 根据用户对页面的点击率来确定页面权重的 方法 如果一个用户对某一网页比较感兴趣 , 那么该 用户在浏览此网页时就会消耗更多的时间 , 同时也会 经常重复访问此网页 。这是一种定量测度用户兴趣的 方法 。但是用户的点击次数不能准确反应用户的兴 趣 ,因为随着时间的积累 ,用户对某个网页的点击次数 一定会很多 。
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情 报 杂 志 第 28 卷 ・ 168 ・
H2 , …, Hi } , 在其中逗留的时间为{ T 1 , T 2 , …, T i } , 并
其中 J 1 , J 2 是应该根据统计数据给出的针对用户 每次进入新站点的信息迷失率 。 根据上述公式 , 计算网 站 i 内一个具体网页 1 的权重公式则为 :
R ( I ) = m i 1 / ci 1 ( 4)
许 波 张结魁 周 军
( 合肥工业大学管理学院电子商务研究所 合肥 230009)
摘 要 了解用户的兴趣是网站实现个性化的基础 。为了更好地为用户提供个性化服务 ,在分析用户的浏览行为 特征的基础上 ,根据用户在页面中的滞留时间 ,用户对页面中的超文本链的点击情况以及页面的点击频率建立了计 算用户兴趣度的模型 ,并提出用神经网络模型来描述它们之间的相关性 ,且通过实验论证了这种模型的合理性和有 效性 。实验结果表明这种模型能比较准确地发现用户感兴趣的页面 。 关键词 个性化 用户浏览行为 用户兴趣度 RBF 网络 中图分类号 TP183 文献标识码 A 文章编号 1002 - 1965 ( 2009) 06 - 0166 - 04
学基础 、 简单的网络结构 、 快速的学习能力 、 优良的逼 近性能 ,在网页个性化推荐中也得到了良好的应用[ 3 ] 。 本文给出一种通过对用户浏览行为的分析来计算用户 对网页的兴趣度的方法 , 抓住几个重要特征描述了用 户浏览行为 ,并用 RBF 网络模型来描述它们之间的相 关性 。 1 用户访问行为的特征提取 大量研究表明 ,用户对网页的兴趣度与其在该网 页上的浏览行为密切相关 。用户访问一个站点 , 通常
[1]
带有某种喜好 ,不同的用户间有不同的兴趣爱好 。用 户的访问路径中蕴藏了用户对于站点的兴趣及用户兴 趣的转移 。文献 [ 4 ] 指出 ,用户的很多动作都能暗示其 喜好 ,如查询 、 浏览页面和文章 、 标记书签 、 反馈信息 、 点击鼠标 、 拖动滚动条 、 前进 、 后退等 。文献 [ 5 ] 的研究 指出 ,用户访问时的停留时间 、 访问次数 、 保存 、 编辑 、 修改等动作能够揭示用户兴趣 。但是 , 在这些文章里 并没有对哪些行为究竟如何反映用户的兴趣进行量化 估算 。 从表面上看 ,能够揭示用户对网页的兴趣度的浏 览行为很多 ,但我们分析发现 ,起关键作用的有三种行 为 : 在网页上的浏览时间 ( 浏览行为以特定的时间间隔 进行划分 , 使用聚类的方法 , 建立一个个性化推荐模 型[ 6 ] ) ,在某页面下点击的链接 ( 通过收集用户浏览行 为的信息 ,通过一定的机制来预测用户的下一步行为 , 计算网页权重 ,并做页面的推荐[ 4 ] ) , 某个页面的点击 频率 ( 用户在使用浏览器时如何使用标记和收藏 ,来进 一步分析用户的浏览和搜寻行为[ 7 ] ) 。原因有三个 :a. 查询 、 编辑 、 修改等行为必定增加网页浏览时间和翻页 次数 ( 由于翻页后定位的仍然是同一个 URL , 故表现 出来的仍然是增加网页浏览时间) ,因此能够通过网页 浏览时间间接地得到反映 。b. 执行了保存 、 标记书签 等动作的页面 ,若真为用户所关心 ,通常以后会被多次 地调出来重新浏览 , 故可体现访问次数 。c. 用户检索
如表 1 ,则计算站点 1 的权重公式为 :
R ( S 1 ) = ( 1 - J 1 ) ×( 4/ 8 + 3/ 6 + 2/ 6) + ( 1 - J 2 )
×( 2/ 6) = ( 1 - J 1 ) ×( 4/ 3) + ( 1 - J 2 ) ×( 1/ 3)
站点 1 页面 2
6 3
站点 2 页面 3
6 2 6 2
特点 ,训练抽取用户不同的需求 ,将用户分为不同的聚 类 ,然后运用于网页的个性化推荐 ,来改善电子商务网 站信息过载的问题 。其中最常用的神经网络是 BP 网 络 ,也叫多层前馈网络 ,BP 网络用于函数逼近时 , 权值 的调节采用的是负梯度下降法 , 这种调节权值的方法 有它的局限性 ,存在着收敛速度慢和局部极小等缺点 。 而径向基神经网络在逼近能力 、 分类能力和学习速度 等方面均优于 BP 网络 。本文利用基于径向基网络
, 实现 In2
ternet 系统对浏览者的个性化主动信息服务 。
为了实现个性化服务 , 首先需要跟踪和学习用户 的兴趣和行为 , 刻画用户的特征与用户之间的关系 。 根据浏览行为或浏览内容来分析 、 捕获用户兴趣是目 前个性化服务研究的一个重要方向
[2]
。径向基函数
( Radial Basis Function ,RBF) 神经网络以其深厚的生理
随着互联网技术在全球的应用和发展 , 网络正在 各个方面影响着人们的工作和生活方式 。然而 , 现有 的信息服务系统存在着明显的缺陷 ,比如资源分散 , 检 索集中 ,对于所有用户提供的信息都是相同的 ,有求则 应 ,无求不动 。对于普通用户来说 , Internet 上的 “信息 迷航” 和 “信息过载” 已经成为日益严重的问题 。解决 这些问题的关键在于将 Internet 从被动接受浏览者的 请求转化为主动感知浏览者的信息需求
A →B → C → … → N 。 又从该站点链接到其他站点 S 1 , S 2 , …, S i 。 则其权重的计算公式为 : R ( p) = ( 1 - J 1 ) [
其中 m 为本次该节点的访问次数 , M 为本次所有 节点的访问总次数 。 2 建模并验证
∑m 1/ c 1 + ( 1 i i
收稿日期 :2008 - 12 - 20 修回日期 :2009 - 03 - 05
( 编号 :70672097) ; 国家自然科学基金重点项目 基金项目 : 国家自然科学基金项目 “基于网络消费者信息需求模型的网站导航问题研究” “群决 ( 编号 :70631003) 。 策理论与方法研究”
作者简介 : 许 波 ,男 ,1984 年生 ,硕士研究生 ,研究方向为数据挖掘 、 社会性网络 ;张结魁 ,男 ,1974 年生 ,博士研究生 , 研究方向为网络消费者 行为 ; 周 军 ,男 ,1984 年生 ,硕士研究生 ,研究方向为数据挖掘 。