检索结果-内蒙古大学图书馆

情报科学 2024年第9期42卷 100-111页

作者：李君君文娟徐乔丹叶凤云杭州电子科技大学管理学院浙江杭州310018 杭州电子科技大学数据科学与智能决策实验中心浙江杭州310018 安徽大学管理学院安徽合肥230601

【目的/意义】探究用户社交媒体矛盾态度的形成,深入了解社交媒体用户使用行为的动态变化,挖掘社交媒体用户类别标签和行为特征,成为社交媒体持续运营亟待解决的问题。【方法/过程】构建了社交媒体用户矛盾态度的产生机理和框架模型,通... 详细信息

【目的/意义】探究用户社交媒体矛盾态度的形成,深入了解社交媒体用户使用行为的动态变化,挖掘社交媒体用户类别标签和行为特征,成为社交媒体持续运营亟待解决的问题。【方法/过程】构建了社交媒体用户矛盾态度的产生机理和框架模型,通过调查问卷收集586份样本数据,对个体认知、社会环境、积极体验、消极体验、正面情感、负面情感等因素进行聚类分析和矛盾态度程度的计算和判定,将用户按照矛盾态度程度的高低划分成高、较高、中和低4个类别,并比较不同矛盾态度程度用户在各个维度标签以及用户行为表现方面的差异。【结果/结论】通过分析发现矛盾态度的主要影响因素,会产生不同程度的社交媒体矛盾态度和行为表现,且影响程度存在显著差异,为进一步优化社交媒体平台提供理论支持。【创新/局限】将矛盾态度引入到社交媒体用户使用行为的研究中,并通过实证发现不同矛盾态度用户行为的动态变化。但对于动态监控用户行为数据需要进一步深入探索。

关键词：社交媒体矛盾态度用户画像用户动态行为认知体验

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一种基于社会媒体用户动态行为的微博主题挖掘方法

一种基于社会媒体用户动态行为的微博主题挖掘方法

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作者：贺瑞芳张雪菲赵文丽朱永凯黄静 300072 天津市南开区卫津路92号

本发明公开了一种基于社会媒体用户动态行为的微博主题挖掘方法，包括如下步骤：1)构建用户对话网络；2)利用网络表示学习建模动态交互，得到融合了内容和结构且与其邻居结点相关的用户表示；3)引入注意力机制建模用户对主题的影响力，... 详细信息

标准号: CN109033069A

本发明公开了一种基于社会媒体用户动态行为的微博主题挖掘方法，包括如下步骤：1)构建用户对话网络；2)利用网络表示学习建模动态交互，得到融合了内容和结构且与其邻居结点相关的用户表示；3)引入注意力机制建模用户对主题的影响力，得到交互感知边表示；4)交互感知边表示作为神经变分推理的输入，从而挖掘一致性更佳的主题。该微博主题挖掘方法通过建模动态交互和用户对主题影响力，得到的微博主题相比于现有模型在相关分数值评价指标上取得更好的表现。

关键词：建模微博动态交互主题挖掘感知用户动态行为注意力机制社会媒体数值评价网络表示用户表示构建结点推理神经邻居融合挖掘引入对话网络表现学习

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一种基于社会媒体用户动态行为的微博主题挖掘方法

一种基于社会媒体用户动态行为的微博主题挖掘方法

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作者：贺瑞芳张雪菲赵文丽朱永凯黄静 300072 天津市南开区卫津路92号

标准号: CN109033069B

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基于用户动态行为相似性的在线协同过滤内容推荐算法

基于用户动态行为相似性的在线协同过滤内容推荐算法

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作者：林凡王备战 361000 福建省厦门市思明区曾厝垵北路厦大海韵校区科研楼一号楼409

本发明涉及协同过滤算法技术领域，具体涉及一种基于用户动态行为相似性的在线协同过滤内容推荐算法，包括用户特征矩阵P、商品特征矩阵Q和用户商品评分矩阵R，所述用户特征矩阵P，大多线上或线下协同过滤算法都假定用户兴趣在整个过程... 详细信息

标准号: CN108537636A

本发明涉及协同过滤算法技术领域，具体涉及一种基于用户动态行为相似性的在线协同过滤内容推荐算法，包括用户特征矩阵P、商品特征矩阵Q和用户商品评分矩阵R，所述用户特征矩阵P，大多线上或线下协同过滤算法都假定用户兴趣在整个过程中保持不变。但是用户偏好以及商品的受欢迎程度都是随时间不断变化的，所以在线协同过滤的参数是随时间相关动态更新。在线协同过滤算法过程中，用户的近邻也是不断变化的。因此为了提高推荐的准确率，我们将动态的信息考虑加入推荐算法并将近邻算法融入在线协同过滤算法中，提出一种基于用户动态行为相似性的在线协同过滤推荐算法。通过MovieLens100K,MovieLens1M and HetRec2011三个数据集实验发现本算法相比于其他算法有一定的优势。

关键词：协同过滤算法矩阵用户动态行为用户特征动态更新近邻算法内容推荐评分矩阵商品特征时间相关算法过程算法技术用户偏好用户商品用户兴趣动态的数据集准确率融入发现

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基于异构社会媒体用户动态行为的微博主题挖掘方法

基于异构社会媒体用户动态行为的微博主题挖掘方法

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作者：贺瑞芳刘宏宇朱永凯王浩成韩迪 300072 天津市南开区卫津路92号

本发明公开了一种基于异构社会媒体用户动态行为的微博主题挖掘方法，包括以下步骤：构建属性多元异构对话网络，挖掘异构社交上下文用于话题检测；引入邻居级注意力机制和交互级注意力机制建模不同邻居及不同类型交互方式对主题推断的... 详细信息

标准号: CN112364161A

本发明公开了一种基于异构社会媒体用户动态行为的微博主题挖掘方法，包括以下步骤：构建属性多元异构对话网络，挖掘异构社交上下文用于话题检测；引入邻居级注意力机制和交互级注意力机制建模不同邻居及不同类型交互方式对主题推断的不同影响，学习特定视图的嵌入；多个视图的表示作为多视图神经变分推理的输入，捕获不同视图携带的话题语义间的复杂关联，从而挖掘一致性更佳的主题。

关键词：异构注意力机制用户动态行为邻居语义话题检测交互方式社会媒体主题挖掘挖掘交互级构建建模推理微博捕获嵌入推断神经关联携带引入话题对话网络学习

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基于异构社会媒体用户动态行为的微博主题挖掘方法

基于异构社会媒体用户动态行为的微博主题挖掘方法

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作者：贺瑞芳刘宏宇朱永凯王浩成韩迪 300072 天津市南开区卫津路92号

标准号: CN112364161B

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基于三维时序动态模型的手机游戏推荐系统

基于三维时序动态模型的手机游戏推荐系统

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作者：董守斌王进董守玲胡金龙张晶 510640 广东省广州市天河区五山路381号

本发明公开了一种基于三维时序动态模型的手机游戏推荐系统，包括用户行为数据获取模块、游戏信息获取模块、用户行为分析模块、游戏标签模块、时序动态模型模块、游戏推荐模块。本发明系统根据获取的用户行为数据进行用户动态行为分析... 详细信息

标准号: CN105912729A

本发明公开了一种基于三维时序动态模型的手机游戏推荐系统，包括用户行为数据获取模块、游戏信息获取模块、用户行为分析模块、游戏标签模块、时序动态模型模块、游戏推荐模块。本发明系统根据获取的用户行为数据进行用户动态行为分析，并追踪新老用户的兴趣变化，在用户兴趣发生变化或可能流失时，综合考虑与用户兴趣游戏相似度较高的游戏以及游戏的热门度，给用户最优的推荐结果。本发明结合游戏和用户的时效性，制定了基于时间窗的用户活跃度评分计算方法。并引用游戏标签来对用户进行相应的映射，从而丰富了游戏推荐的多样性，让用户感受不断有新元素变化的游戏推荐，增强了游戏推荐的新颖性。

关键词：游戏用户行为数据获取模块时序动态用户兴趣用户动态行为用户行为分析标签模块模型模块手机游戏推荐模块推荐系统兴趣变化用户感受游戏信息元素变化综合考虑活跃度时间窗时效性相似度新颖性映射三维标签多样性热门引用追踪分析制定

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基于AI技术的数据分析方法

基于AI技术的数据分析方法

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作者：曹振华钱华明李真王永杰 330000 江西省南昌市西湖区沿江南大道1299号力高滨江国际花园1#写字楼-1706室

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于AI技术的数据分析方法。该方法包括以下步骤：获取用户数据；利用人工智能技术对用户数据进行动态行为分析，以生成用户动态行为数据；对用户动态行为数据进行行为模式分析，生成用户行为... 详细信息

标准号: CN117216419A

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于AI技术的数据分析方法。该方法包括以下步骤：获取用户数据；利用人工智能技术对用户数据进行动态行为分析，以生成用户动态行为数据；对用户动态行为数据进行行为模式分析，生成用户行为模式数据；根据用户行为模式数据对用户动态行为数据进行时序分析，以生成用户行为时序数据；基于用户行为时序数据对用户动态行为数据进行情绪波动识别，以获取用户情绪波动数据；利用计算机视觉技术根据用户情绪波动数据对用户动态行为数据进行用户画像拟合，构建用户动态画像；对用户动态画像进行眼部轨迹分析，以生成用户个性偏好数据。本发明实现了高效、准确的用户数据分析。

关键词：用户动态行为用户数据人工智能技术用户行为模式画像波动数据时序数据用户动态用户情绪用户行为计算机视觉技术行为模式分析动态行为轨迹分析偏好数据情绪波动时序分析数据分析用户个性构建拟合眼部分析

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基于伪异常点辨识的关口电能表数据异常检测方法及系统

基于伪异常点辨识的关口电能表数据异常检测方法及系统

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作者：白泰王家驹徐严军汪佳刘晨谢智张然薛莉思吴蒙钟黎 610000 四川省成都市青羊区青华路24号25栋1-7号

本发明公开了基于伪异常点辨识的关口电能表数据异常检测方法及系统,将数据异常模式分为随机异常点和连续异常点两类：对于随机异常点模式，根据电力负荷数据具有规律性的特点，通过对数据曲线进行时间序列分解和自相关分析实现随机异... 详细信息

标准号: CN112213687B

本发明公开了基于伪异常点辨识的关口电能表数据异常检测方法及系统,将数据异常模式分为随机异常点和连续异常点两类：对于随机异常点模式，根据电力负荷数据具有规律性的特点，通过对数据曲线进行时间序列分解和自相关分析实现随机异常点的检测，规避用户周期性用电行为带来的异常检测干扰数据；对于连续异常点模式，根据电力用户异常用电特点，基于历史数据提取线损率与电量连续下降趋势两个特征，训练用户窃电行为检测模型，规避用户异常用电行为带来的异常检测干扰数据，进而搭建关口电能表异常检测模型，以实现对伪异常数据的自动辨识。本发明方法能够规避用户动态行为带来的干扰数据，进而准确识别异常值，提高数据质量。

关键词：异常点干扰数据关口电能表数据异常异常检测异常用电电力负荷数据时间序列分解异常检测模型用户动态行为自相关分析电力用户历史数据数据曲线下降趋势行为检测异常数据用电行为用户窃电自动辨识辨识检测线损电量规律性

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基于三维时序动态模型的手机游戏推荐系统

基于三维时序动态模型的手机游戏推荐系统

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作者：董守斌王进董守玲胡金龙张晶 510640 广东省广州市天河区五山路381号

标准号: CN105912729B

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