【摘 要】
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针对用户在浏览态势情报后反馈少或无反馈，导致用户需求难以有效获取的问题，提出了基于ResNet50用户关注度预测方法．该方法充分挖掘用户的隐式反馈信息，通过ResNet50神经网络迁移学习方式，以用户关注度作为切入点，利用眼动追踪技术采集眼动数据，生成眼动热力图，将用户对情报的关注度预测映射为神经网络对图像的分类问题．实验结果表明，优化后预测模型的准确性得到了提升．
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针对用户在浏览态势情报后反馈少或无反馈，导致用户需求难以有效获取的问题，提出了基于ResNet50用户关注度预测方法．该方法充分挖掘用户的隐式反馈信息，通过ResNet50神经网络迁移学习方式，以用户关注度作为切入点，利用眼动追踪技术采集眼动数据，生成眼动热力图，将用户对情报的关注度预测映射为神经网络对图像的分类问题．实验结果表明，优化后预测模型的准确性得到了提升．
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