【摘 要】
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将用户对产品评价数据视为用户基本行为和异常行为的组合,应用多变量自动回归方法进行用户基本行为的发现和异常行为的检测。将用户的评价值分布表示为累积分布,将评价值表示
【机 构】
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成都师范学院计算机科学学院,西安工业大学计算机科学与工程学院
【基金项目】
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中国博士后科学基金面上基金项目（2014M560730）,四川省科技厅应用基础基金项目（2015JY0071）,成都师范学院高层次引进人才专项科研基金项目（YJRC2014-9）,成都师范学院自然科学类培育基金项目（CS14ZD02）
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将用户对产品评价数据视为用户基本行为和异常行为的组合,应用多变量自动回归方法进行用户基本行为的发现和异常行为的检测。将用户的评价值分布表示为累积分布,将评价值表示为基本行为和异常行为的线性组合的生成过程。针对评价值中混入的异常行为的稀疏性,基于噪音数据的高斯分布,给出相应的最小化目标函数。实验结果表明,该算法能很好地描述时序评价序列中用户的基本行为和异常行为,与相关算法相比能更好的对未来的评价值进行预测。
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