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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

27 篇 专利

馆藏范围

27 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

机构

4 篇 华南理工大学
2 篇 多点数字科技有限...
2 篇 西安交通大学
2 篇 出门问问信息科技...
2 篇 口口相传网络技术...
2 篇 上海交通大学
2 篇 南京邮电大学
1 篇 通用汽车环球科技...
1 篇 国家电网有限公司
1 篇 江苏经贸职业技术...
1 篇 四川长虹电子控股...
1 篇 国网福建省电力有...
1 篇 中国人民解放军军...
1 篇 埃克斯凯利博ip有...
1 篇 索尼公司
1 篇 合肥海策科技信息...
1 篇 四川启睿克科技有...
1 篇 成都陌云科技有限...
1 篇 北京京东尚科信息...
1 篇 北京京东世纪贸易...

作者

4 篇 林育蓓
4 篇 王昊翔
4 篇 张星明
2 篇 陈昊
2 篇 张伟楠
2 篇 晋嘉睿
2 篇 柴化灿
2 篇 顿玉洁
2 篇 汪剑
2 篇 郑雷
2 篇 陈品竹
2 篇 桑梓森
2 篇 孙知信
2 篇 韩笑跃
2 篇 孙哲
2 篇 郝俊美
2 篇 汪胡青
2 篇 宫婧
2 篇 胡冰
2 篇 林启迪

语言

27 篇 中文

检索条件"主题词=用户行为历史"

共 27 条记录，以下是11-20 订阅

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详细简洁

排序：

一种基于用户行为分析的应用推送方法

一种基于用户行为分析的应用推送方法

引用

作者：陈静黄婧夏淋淋宋爽张宇 100091 北京市海淀区青龙桥街道厢红旗东门外1号

本申请公开了一种基于用户行为分析的应用推送方法，涉及信息推荐技术，通过获取用户行为数据，给用户行为数据添加来源信息，按照用户和席位信息将用户行为数据进行分类，并根据用户行为数据的类别将用户行为数据更新到对应的用户行为... 详细信息

标准号: CN117194787A

本申请公开了一种基于用户行为分析的应用推送方法，涉及信息推荐技术，通过获取用户行为数据，给用户行为数据添加来源信息，按照用户和席位信息将用户行为数据进行分类，并根据用户行为数据的类别将用户行为数据更新到对应的用户行为历史数据库中，根据用户行为历史数据库计算各个类别的关键词及权重，根据关键词及权重得到各个类别的用户‑席位‑关键词排行库，根据排行库向用户推荐应用列表。本申请通过用户席位信息将用户行为数据进行划分，并通过用户历史行为数据库，计算出不同权重的关键词排行库，根据关键词排行库推荐热门和用户喜欢的应用给用户，使得推荐结果更能够符合用户的需求。

关键词：用户行为数据权重用户行为历史数据库用户历史行为用户行为分析应用来源信息信息推荐用户推荐推送申请热门分类更新

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一种基于集成神经网络的用户购买行为预测方法

一种基于集成神经网络的用户购买行为预测方法

引用

作者：张星明许弘杰林育蓓王昊翔 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集成神经网络的用户购买行为预测方法，包括步骤：1)对用户行为历史记录进行特征提取和采样，获得样本集合T1；2)利用Boosting集成方法形成分类器C1，对样本集合T1进行分类处理和特征集成，得到新的样本集合T2；3)... 详细信息

标准号: CN108921602B

本发明公开了一种基于集成神经网络的用户购买行为预测方法，包括步骤：1)对用户行为历史记录进行特征提取和采样，获得样本集合T1；2)利用Boosting集成方法形成分类器C1，对样本集合T1进行分类处理和特征集成，得到新的样本集合T2；3)构建神经网络的基本结构，利用基因算法对神经网络的参数进行启发式搜索，形成集成神经网络分类器C2；4)利用分类器C2对样本集合T2进行分类处理，得到新的样本集合T3；5)利用Bagging集成方法形成分类器C3，对样本集合T3进行分类处理，得到用户会产生购买行为的物品列表，作为对于用户购买行为的预测结果。本发明解决传统方法分类效果差、泛化性差、在大数据情景下效率低下等问题。

关键词：样本集合分类处理神经网络分类器用户购买行为神经网络分类器用户行为历史启发式搜索分类效果利用基因特征集成特征提取预测结果大数据泛化性采样构建算法情景预测记录购买

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一种基于集成神经网络的用户购买行为预测方法

一种基于集成神经网络的用户购买行为预测方法

引用

作者：张星明许弘杰林育蓓王昊翔 510640 广东省广州市天河区五山路381号

标准号: CN108921602A

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一种基于时间和图结构的搜索式推荐方法

一种基于时间和图结构的搜索式推荐方法

引用

作者：郑雷柴化灿陈贤宇晋嘉睿张伟楠 200240 上海市闵行区东川路800号

本发明公开了一种基于时间和图结构的搜索式推荐方法，涉及推荐系统领域，包括以下步骤：收集互联网平台用户行为历史数据，使用内积神经网络对用户和历史数据中的物品进行编码，并计算用户和物品的嵌入向量，对历史物品进行建图、采样... 详细信息

标准号: CN115953215B

本发明公开了一种基于时间和图结构的搜索式推荐方法，涉及推荐系统领域，包括以下步骤：收集互联网平台用户行为历史数据，使用内积神经网络对用户和历史数据中的物品进行编码，并计算用户和物品的嵌入向量，对历史物品进行建图、采样和学习，将物品的嵌入向量输入模型中，基于用户和物品特征，在用户历史数据中检索相似物品和相似用户，从相似用户的历史数据中检索目标物品的相似物品；将检索得到的用户历史序列输入时间感知模型中得到隐状态序列，将隐状态序列输入多层感知机中进行预测并进行反向传播，将训练完毕的算法模型应用于推荐算法中。本发明提出的推荐方法，能够在在线环境下处理大规模的用户历史序列，能有效提升推荐效率和表现。

关键词：历史数据相似用户用户历史状态序列向量嵌入检索用户历史数据用户行为历史互联网平台多层感知反向传播检索目标神经网络时间感知算法模型推荐系统物品特征序列输入在线环境搜索式图结构采样内积算法预测应用表现学习

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一种基于代价敏感分类器集成的广告点击率预测方法

一种基于代价敏感分类器集成的广告点击率预测方法

引用

作者：王昊翔林启迪张星明林育蓓 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代价敏感分类器集成的广告点击率预测方法，包括步骤：在特征提取上，采用人工定义的规则进行特征提取，对用户行为历史记录进行特征提取和采样；在广告点击率预测中采用改进B‑SMOTE+方法进行数据过采样；经过数据... 详细信息

标准号: CN108921604A

本发明公开了一种基于代价敏感分类器集成的广告点击率预测方法，包括步骤：在特征提取上，采用人工定义的规则进行特征提取，对用户行为历史记录进行特征提取和采样；在广告点击率预测中采用改进B‑SMOTE+方法进行数据过采样；经过数据预处理后的数据集在交由分类器学习时采用代价敏感算法，将误分“点击广告”这一错误加大惩罚力度；采用了遗传算法进行了优化调参；采用两层Stacking方式对进行集成。本发明解决了目前一些点击率预测算法由于特征维度较少、数据预处理不到位等问题导致的准确率较低等问题，采用该方法能够较好地提升广告点击率预测的准确率。

关键词：广告点击率特征提取数据预处理准确率预测用户行为历史分类器集成点击广告特征维度遗传算法预测算法敏感点击率分类器过采样数据集采样两层算法惩罚记录优化改进学习

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一种基于改进秃鹰搜索算法的短视频推荐方法及系统

一种基于改进秃鹰搜索算法的短视频推荐方法及系统

引用

作者：赵学健陈昊孙知信孙哲曹亚东宫婧汪胡青胡冰徐玉华 210023 江苏省南京市栖霞区文苑路9号

本发明公开了一种基于改进秃鹰搜索算法的短视频推荐方法包括：记录采集用户行为历史、用户日志记录和其他交互内容；通过Flume和Kafka对采集的用户相关信息进行提取并预处理，获取用户的显性兴趣和潜在兴趣，结合静态子画像和行为子画... 详细信息

标准号: CN115878841B

本发明公开了一种基于改进秃鹰搜索算法的短视频推荐方法包括：记录采集用户行为历史、用户日志记录和其他交互内容；通过Flume和Kafka对采集的用户相关信息进行提取并预处理，获取用户的显性兴趣和潜在兴趣，结合静态子画像和行为子画像生成用户个性化画像；输入所述用户个性化画像，使用改进后的秃鹰搜索算法生成用户画像群组，最终获得更加准确的推荐方法；将所述推荐方法结合短视频数据，生成短视频推荐器，收集用户对被推荐短视频的评价反馈，进而对所述短视频推荐器进行优化。能够根据用户行为变化及时对用户当前浏览短视频的类型进行及时调整，推荐短视频信息快速，系统模块之间耦合度低，且推荐准确。

关键词：画像视频推荐搜索算法个性化视频预处理采集用户日志记录用户相关信息用户行为变化用户行为历史视频信息系统模块频数据耦合度群组改进浏览反馈记录优化

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基于深度学习的人员行为特征知识图谱构建与分析方法

基于深度学习的人员行为特征知识图谱构建与分析方法

引用

作者：卢思宇吉涛赵雨露郭慧兰何轶邹宇袁小明赖秋蒙赵中璇 100031 北京市西城区西长安街86号

本发明提供了一种基于深度学习的人员行为特征知识图谱构建与分析方法，包括步骤：S1采集用户行为历史数据；S2对用户行为历史数据进行处理，过滤掉不完整的数据以及垃圾无用数据，对过滤之后的数据进行信息抽取，建立用户行为特征集；S... 详细信息

标准号: CN115510248A

本发明提供了一种基于深度学习的人员行为特征知识图谱构建与分析方法，包括步骤：S1采集用户行为历史数据；S2对用户行为历史数据进行处理，过滤掉不完整的数据以及垃圾无用数据，对过滤之后的数据进行信息抽取，建立用户行为特征集；S3对用户行为特征集进行分析，提取用户经常浏览的行为信息，再综合用户个人基本信息，建立用户大数据，根据用户大数据构建三元组数据，得到知识图谱的初步模型；S4对知识图谱的头实体缺失、关系缺失和尾体缺失的信息进行预测，完善知识图谱；S5通过基于逻辑规则的随机游走算法以及所有三元组，推断不同三元组之间的隐藏关系。能够快速的对潜在关系进行梳理，得到特定人员之间以及不同实体之间的关联信息，对隐藏问题进行排查。

关键词：三元组图谱用户行为历史用户行为大数据特征集过滤个人基本信息随机游走算法关联信息逻辑规则潜在关系人员行为图谱构建无用数据信息抽取行为信息综合用户构建排查尾体推断分析浏览采集梳理垃圾预测学习

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基于流式数据的商品智能排序方法及系统

基于流式数据的商品智能排序方法及系统

引用

作者：戴云 210000 江苏省南京市江宁区龙眠大道180号

本发明涉及数据推荐技术领域，尤其涉及基于流式数据的商品智能排序方法及系统，该方法的步骤包括：获取用户行为数据和商品特征数据，用户行为数据包括用户行为历史数据和用户行为实时数据；对用户行为数据进行预处理，预处理包括异常... 详细信息

标准号: CN117350819A

本发明涉及数据推荐技术领域，尤其涉及基于流式数据的商品智能排序方法及系统，该方法的步骤包括：获取用户行为数据和商品特征数据，用户行为数据包括用户行为历史数据和用户行为实时数据；对用户行为数据进行预处理，预处理包括异常值去除、稀疏数据填充和数据交叉采样；构建冷启动推荐模型，向新用户推荐与该用户偏好商品相似度最高的商品并记录新用户行为数据；将用户行为数据和新用户行为数据输入自适应集成学习模型计算商品的排序得分；生成商品排序列表，将商品按照排序得分从高到低排序供用户选择。本发明通过构建冷启动推荐模型和自适应集成学习模型，结合不同推荐模型的优势实现对新用户和新商品的有效推荐。

关键词：用户行为数据排序新用户预处理集成学习行为数据冷启动自适应构建用户行为历史流式数据模型计算商品特征实时数据数据交叉数据推荐稀疏数据用户偏好用户行为相似度采样去除填充智能记录

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采用用户监控系统和远程系统的自适应平视显示器

采用用户监控系统和远程系统的自适应平视显示器

引用

作者：戚文渊美国密歇根州

本发明涉及用于交通工具的自适应控制在平视显示器上显示的消息的方法和系统。第一控制器从一个或多个操作应用程序接收多个请求，以在平视显示器上显示的与多个请求中的每一个请求相关联的消息。仲裁网关基于从用户监控系统收集的用户... 详细信息

标准号: CN118214905A

本发明涉及用于交通工具的自适应控制在平视显示器上显示的消息的方法和系统。第一控制器从一个或多个操作应用程序接收多个请求，以在平视显示器上显示的与多个请求中的每一个请求相关联的消息。仲裁网关基于从用户监控系统收集的用户注意力数据和用户行为历史来对多个请求进行过滤。基于用户兴趣预测模型向多个过滤后的请求中的每一个请求分配优先级，基于所分配的优先级选择多个过滤后的请求中的至少一部分，并且在平视显示器上显示与多个过滤后的请求中的所选部分相关联的消息。

关键词：平视显示器过滤用户兴趣预测模型用户监控系统用户行为历史关联用户注意力优先级选择自适应控制交通工具请求分配应用程序控制器网关仲裁分配

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一种基于代价敏感分类器集成的广告点击率预测方法

一种基于代价敏感分类器集成的广告点击率预测方法

引用

作者：王昊翔林启迪张星明林育蓓 510640 广东省广州市天河区五山路381号

标准号: CN108921604B

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