【摘 要】
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针对用户网络行为进行属性推断,在个性化推荐、市场营销和提升平台服务质量等方面具有重要应用价值.现有工作主要针对浏览行为、社交行为等可追踪用户身份的网络行为进行属性
【机 构】
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山东大学计算机科学与技术学院数字媒体教育部工程研究中心,山东大学软件学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(91646119);山东省重点研发项目(2017GGX10114);山东省科技发展计划(2014GGX101046);山东省自主创新及成果转化专项(2014ZZCX03301);SAICT专家项目资助~~
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针对用户网络行为进行属性推断,在个性化推荐、市场营销和提升平台服务质量等方面具有重要应用价值.现有工作主要针对浏览行为、社交行为等可追踪用户身份的网络行为进行属性推断,而评论性网站用户多为匿名身份,其网络评论行为数据具有碎片化、信息价值含量低和不平衡的特点,且用户群体的属性分布严重不均衡,这些问题给用户属性推断带来挑战.文中引入客体信息、环境信息和语义知识库,辅助用户特征建模,增加了用户评论行为的语义内涵,缓解了用户行为数据量不平衡性和稀疏性问题;基于信息增益度量特征,提出了面向概率性特征选择的两种代表性
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