基于分类技术的用户意向挖掘

作     者：徐法艳 沈洁 毕蕾 魏榴花 朱燕 孙荣霜 XU Fa-yan;SHEN Jie;BI Lei;WEI Liu-hua;ZHU Yan;SUN Rong-shuang

作者机构：扬州大学计算机科学与工程系江苏扬州225009 

基　　金：国家自然科学基金项目(60673060) 江苏省自然科学基金项目(BK2005046) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2008年第29卷第17期

页      码：4468-4471页

摘      要：目前用户在线活动后的目标和喜好引起广泛关注。为了满足不同用户的信息需求,从娱乐角度来对用户在线活动意向进行了研究。在无用户显性反馈时,分析了由网页来获取用户的娱乐意向。并对娱乐意向进行了定义。然后提出了网页娱乐意向学习框架,通过机器学习方法支持向量机(SVM)建立娱乐意向识别模型,实现了从网页来识别用户娱乐意向目的。根据在开放目录项目(ODP)实验结果统计,娱乐意向识别能力EF可达到85.7%。

主 题 词：用户意向 娱乐意向 显性反馈 支持向量机 开放目录项目 

学科分类：08[工学] 0835[0835] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2008.17.054

馆 藏 号：203100333...