本文選題：個(gè)性化 + 用戶行為　； 參考：《武漢工程大學(xué)》2015年碩士論文

【摘要】：隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)的普及,人類所處的信息時(shí)代正發(fā)生日新月異的變化,其中主要原因是因?yàn)槿祟愖陨硇袨榈膹?fù)雜化及對于信息服務(wù)的更高的要求與期待。人類復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)行為產(chǎn)生了更多的不規(guī)則的數(shù)據(jù),同時(shí)卻希望得到更加個(gè)性化的信息服務(wù),從技術(shù)以及商業(yè)的角度而言,這是一種矛盾。全面理解用戶的行為,判斷用戶的興趣度與興趣點(diǎn),構(gòu)建精準(zhǔn)的用戶全局興趣模型(UGIM)是解決這一矛盾的最有效方法。無論是學(xué)術(shù)界還是商業(yè)運(yùn)用,UGIM的研究從來都是一個(gè)熱點(diǎn);只有構(gòu)建了科學(xué)合理的UGIM,準(zhǔn)確體現(xiàn)和表達(dá)出用戶的興趣點(diǎn),才能以此為基礎(chǔ)為用戶提供有針對性的個(gè)性化的服務(wù),同時(shí)為運(yùn)營商家的決策提供更加科學(xué)的依據(jù),把更多的資源提供給更有價(jià)值的客戶,從而解決個(gè)性化的需求與復(fù)雜的數(shù)據(jù)、高昂的成本之間的矛盾,達(dá)到信息的提供者與使用者雙贏的目的。本文基于上述背景,以大學(xué)研究生教育創(chuàng)新基金項(xiàng)目課題為支撐,將理論演繹與實(shí)際運(yùn)用相結(jié)合,以在線學(xué)習(xí)平臺為原型系統(tǒng),以機(jī)器學(xué)習(xí)和分類模型為研究范式,對以下內(nèi)展開研究:1.總結(jié)概述了網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下用戶行為的相關(guān)理論。綜述了傳統(tǒng)的用戶行為定義及分類,歸納總結(jié)了用戶行為的收集與分析方法。指出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)收集與整理的不足,并著重介紹了最新的、基于網(wǎng)絡(luò)開放平臺的數(shù)據(jù)的收集與使用。2.對“用戶全局興趣模型(UGIM)”相關(guān)理論進(jìn)行系統(tǒng)的描述與分析,綜述了其內(nèi)涵、分類、定義、表示方法等相關(guān)研究的成果,并重點(diǎn)介紹了基于本體論的表示方法及聚類算法,奠定了本文的原型系統(tǒng)模型構(gòu)建的理論依據(jù)。3.實(shí)例演示用戶行為數(shù)據(jù)的收集與整理,基于本體論表示方法的UGIM構(gòu)建過程,結(jié)合實(shí)際的業(yè)務(wù)思考,分別從用戶的興趣度、用戶興趣點(diǎn)以及用戶的潛在消費(fèi)能力與意愿三個(gè)方面構(gòu)建了三類實(shí)用的UGIM,每一類UGIM都以本體論的方式加以表示,其計(jì)算過程遵循k-nn聚類思想。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,UGIM的查全率與準(zhǔn)確率都達(dá)到了理想的效果,并且此思路流程較為清晰,考慮的用戶行為指標(biāo)較為全面,切實(shí)以實(shí)際運(yùn)用為指導(dǎo)思想進(jìn)行研究的,故研究UGIM的運(yùn)用也很有必要。4.UGIM的運(yùn)用研究,主要對UGIM在電子商務(wù)系統(tǒng)中的運(yùn)用進(jìn)行了研究,一方面通過其運(yùn)用使系統(tǒng)能較為準(zhǔn)確的預(yù)測到用戶的所感興趣的內(nèi)容及程度,可以進(jìn)行智能推薦;另一方面也可以從信息提供的角度把有效的資源針對性的提供給更有價(jià)值的客戶。
[Abstract]:With the popularization of computer technology and the rapid development of Internet, the information era is changed, the main reason is because of the complexity of human behavior and information services for higher requirements and expectations. The complexity of the human network behavior produced more irregular data, but at the same time hope to get more personalized information services, from technical and business perspective, this is a contradiction. A comprehensive understanding of user behavior, interest and interest the user's judgment, the construction of user interest model global precision (UGIM) is the most effective way to solve this problem. Both academic and commercial use UGIM, the research has always been a hot spot; only to set up a scientific and reasonable UGIM, accurately reflect and express the interests of users, can we provide users with targeted Personalized service, and provide more scientific basis for the operation of the business decision, to put more resources to provide more value to the customers, so as to solve the needs of individual and complex data, the contradiction between the high cost of the information providers and users, achieve double win goal. Based on the above background, the University Graduate Education Innovation Fund projects to support the theory deduction combined with practical application, the online learning platform for the prototype system, based on machine learning and classification model as the research paradigm, research on the following: 1. summarize the related theories of user behavior in the network environment. The paper reviews the definition and classification of traditional user behavior. Summarized the methods for collecting and analyzing user behavior. It is pointed out that the lack of data collection and sorting, and introduces the latest, open platform based on Network The data were collected with the use of.2. in "global user model (UGIM) theory for the description and analysis system, summarizes the connotation, classification, definition, representation of the achievements of related research, and introduces the ontology representation method and clustering algorithm based on established theoretical basis and arrangement of.3. example user behavior data to construct a prototype system model of this collection, ontology representation method based on the UGIM construction process, combined with the actual business thinking, respectively, from the user's interest degree, the three aspects of potential consumption ability and willingness to user interest and user constructs three kinds of practical UGIM, each type of UGIM by the way of ontology is represented, and the calculation process follows the k-NN clustering algorithm. The experimental results show that the recall and accuracy of UGIM have achieved the desired results, and the thinking process is more clear Considering the user behavior index, comprehensive, practical for the study of the guiding ideology in the actual application, the use of the study UGIM have been using.4.UGIM, mainly for the use of UGIM in electronic commerce system are studied, one can accurately predict the content and degree of interest to users by using the system, can carry out the intelligent recommendation; on the other hand can also provide information from the perspective of the effective resources to offer more value to customers.

【學(xué)位授予單位】：武漢工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：F713.36

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4 郭U

本文編號：1745100