【摘 要】
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针对软件即服务(SaaS)模式下,难以满足客户个性化服务需求以及目前对影响SaaS模式下个性化服务的关键因素——用户,研究较少的现状.本文通过对SaaS平台用户行为的研究,首先提出一种基于隐半马尔科夫的用户行为特征提取模型,用以解决平台用户隐式信息难以获取的问题.该模型使用状态驻留时间的概率分布来控制用户浏览行为,将描述特征的隐状态和时间的相关性紧密结合,应用改进的Viterbi算法得到用户特征序
【机 构】
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浙江工商大学 计算机与信息工程学院, 杭州310018;浙江工商大学 现代商贸中心, 杭州310018
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针对软件即服务(SaaS)模式下,难以满足客户个性化服务需求以及目前对影响SaaS模式下个性化服务的关键因素——用户,研究较少的现状.本文通过对SaaS平台用户行为的研究,首先提出一种基于隐半马尔科夫的用户行为特征提取模型,用以解决平台用户隐式信息难以获取的问题.该模型使用状态驻留时间的概率分布来控制用户浏览行为,将描述特征的隐状态和时间的相关性紧密结合,应用改进的Viterbi算法得到用户特征序列;随后提出一种动态DK-means算法对用户进行聚类,聚类过程中不需要事先给出K个聚类中心,通过每次迭代过程中聚类质量的比较,自动调整中心数值,最终获得最优聚类结果.通过仿真实验,证明了模型及算法的有效性和实用性.
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