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公开(公告)号：CN107609786A
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201710883112.X
申请日：2017-09-26
Applicant: 宿州学院
Abstract: 本发明公开了一种在线社会网络下构建用户行为偏好变化模型的方法。该方法包括：在所搭建的Hadoop并行分布式处理环境下，用户的兴趣主题信息经过Map-Reduce过程处理后，采用对称KL散度计算用户兴趣主题的漂移概率，确定用户兴趣变化点；挖掘用户所具有的长期兴趣和短期兴趣；挖掘每个兴趣所具有的权重；根据用户的长期兴趣、短期兴趣以及每个兴趣所具有的权重，确定用户行为偏好变化模型。本发明研究用户在线社会网络下的行为偏好变化，了解用户在不同时空情景下的个性化偏好，并根据当前时刻的情景信息和用户自身兴趣，从浩瀚的在线社会网络环境中发现用户真正感兴趣的信息资源，满足用户对信息的个性化需求，切实地提升用户体验。
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公开(公告)号：CN107609786B
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN201710883112.X
申请日：2017-09-26
Applicant: 宿州学院
Abstract: 本发明公开了一种在线社会网络下构建用户行为偏好变化模型的方法。该方法包括：在所搭建的Hadoop并行分布式处理环境下，用户的兴趣主题信息经过Map‑Reduce过程处理后，采用对称KL散度计算用户兴趣主题的漂移概率，确定用户兴趣变化点；挖掘用户所具有的长期兴趣和短期兴趣；挖掘每个兴趣所具有的权重；根据用户的长期兴趣、短期兴趣以及每个兴趣所具有的权重，确定用户行为偏好变化模型。本发明研究用户在在线社会网络下的行为偏好变化，了解用户在不同时空情景下的个性化偏好，并根据当前时刻的情景信息和用户自身兴趣，从浩瀚的在线社会网络环境中发现用户真正感兴趣的信息资源，满足用户对信息的个性化需求，切实地提升用户体验。
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