【摘要】：目前國(guó)內(nèi)外面向用戶(hù)興趣挖掘的研究主要是基于靜態(tài)研究視角,無(wú)法有效反映用戶(hù)興趣的時(shí)序變化和漂移狀態(tài)。本文提出在描述用戶(hù)興趣的知識(shí)關(guān)聯(lián)架構(gòu)基礎(chǔ)上,從用戶(hù)知識(shí)范疇的獲取、知識(shí)關(guān)聯(lián)挖掘及動(dòng)態(tài)知識(shí)演化角度反映用戶(hù)信息需求的演變,以實(shí)現(xiàn)用戶(hù)興趣的動(dòng)態(tài)挖掘。通過(guò)測(cè)度用戶(hù)興趣隨時(shí)間的推移而表現(xiàn)出的知識(shí)概念漂移及變化趨勢(shì),闡述用戶(hù)興趣在各個(gè)不同粒度知識(shí)單元之間表現(xiàn)出的偏向性及延展性,以提高用戶(hù)興趣分析方法的科學(xué)性和有效性。
[Abstract]:At present, the research of user interest mining at home and abroad is mainly based on static research perspective, which can not effectively reflect the temporal change and drift state of user interest. Based on the knowledge association architecture which describes user interest, this paper proposes to reflect the evolution of user information demand from the aspects of user knowledge category acquisition, knowledge association mining and dynamic knowledge evolution, so as to realize the dynamic mining of user interest. By measuring the drift and change trend of user interest over time, this paper expounds the bias and ductility of user interest among different granularity knowledge units. In order to improve the user interest analysis method scientific and effective.
【作者單位】： 華東理工大學(xué)商學(xué)院;
【基金】：國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目(13BTQ053)
【分類(lèi)號(hào)】：G252

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本文編號(hào)：2358297