本文選題：隱式消費(fèi)意圖 + 多標(biāo)記分類　； 參考：《軟件學(xué)報(bào)》2016年11期

【摘要】：不同于已有的顯式消費(fèi)意圖識(shí)別的研究,提出了社會(huì)媒體中用戶的隱式消費(fèi)意圖自動(dòng)識(shí)別方法.該方法將隱式消費(fèi)意圖識(shí)別視作多標(biāo)記分類問(wèn)題,并綜合使用了基于用戶關(guān)注行為、意圖關(guān)注行為、意圖轉(zhuǎn)發(fā)行為以及個(gè)人信息的多種特征.由于隱式消費(fèi)意圖識(shí)別難以評(píng)價(jià),自動(dòng)抽取了大量跨社會(huì)媒體的用戶鏈指信息,利用該方法,共抽取出12萬(wàn)余對(duì)的用戶鏈指.在此自動(dòng)評(píng)價(jià)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所采用的多標(biāo)記分類方法對(duì)于識(shí)別用戶的隱式消費(fèi)意圖是行之有效的,其中使用的各種特征對(duì)于提高隱式消費(fèi)意圖識(shí)別的效果皆有幫助.
[Abstract]:Different from the existing research on explicit consumer intention recognition, a method of implicit consumer intention recognition in social media is proposed. This method regards implicit consumer intention recognition as a multi-label classification problem, and uses a variety of features based on user attention behavior, intention forwarding behavior and personal information. Because implicit consumption intention identification is difficult to evaluate, a large number of cross-social media user chain finger information is automatically extracted. Using this method, more than 120000 pairs of user chain fingers are extracted. The experimental results on the automatic evaluation set show that the proposed multi-label classification method is effective in identifying the implicit consumer intention of the user, and the various features used are helpful to improve the recognition effect of the implicit consumer intention.
【作者單位】： 哈爾濱工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院社會(huì)計(jì)算與信息檢索研究中心;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61133012,61202277) 國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(973)(2014CB340503)~~
【分類號(hào)】：TP391.1

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本文編號(hào)：2076120