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国家自然科学基金(61272343)

作品数:4 被引量:18H指数:3
相关作者:王海雷俞学宁张铭贺一骏牟雁超更多>>
相关机构:北京大学中国民生银行更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家教育部博士点基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 4篇中文期刊文章

领域

  • 4篇自动化与计算...

主题

  • 2篇用户
  • 2篇支持向量
  • 2篇支持向量机
  • 2篇社会化标签
  • 2篇向量
  • 2篇向量机
  • 2篇标签
  • 1篇点击率
  • 1篇引擎
  • 1篇有监督学习
  • 1篇账号
  • 1篇社会化标签系...
  • 1篇搜索
  • 1篇搜索广告
  • 1篇搜索引擎
  • 1篇搜索引擎广告
  • 1篇随机游走
  • 1篇随机游走算法
  • 1篇索引
  • 1篇资源推荐

机构

  • 4篇北京大学
  • 3篇中国民生银行

作者

  • 3篇俞学宁
  • 3篇王海雷
  • 2篇张铭
  • 1篇牟雁超
  • 1篇刘金宝
  • 1篇贺一骏

传媒

  • 2篇计算机应用研...
  • 1篇计算机研究与...
  • 1篇计算机工程与...

年份

  • 1篇2015
  • 3篇2013
4 条 记 录,以下是 1-4
排序方式:
基于随机游走算法的社会化标签的用户推荐被引量:3
2013年
利用来自Delicious的数据集,结合内容相似度的挖掘和语义关系处理,对社会化标签系统的用户推荐的算法进行了研究。具体工作为:利用标签和书签的语义关系,定义用户的内容信息,从而计算内容相似度;建立内容相似度与社会网络的用户链接关系,通过可重启的随机游走算法(RWR)结合来达成理想的效果。实验评测显示,无论是精确度还是召回率,该算法的效果都要明显优于baseline的算法。
王海雷俞学宁
关键词:社会化标签用户标签
搜索引擎广告用户行为预测与特征分析被引量:6
2013年
介绍了搜索引擎广告系统的基本运作模式。通过对广告四元组的特征提取、特征值平滑等操作,将广告记录解析成为训练数据,并将数据分为训练集和测试集,使用支持向量机算法并利用训练集训练出的模型将测试集分类,从而预测出用户的行为。通过对特征的分析,得出对用户行为预测准确率影响最大的特征是点击率。实验证明,在使用该模型中所有特征的情况下,分类的准确率能够达到83.17%。
王海雷贺一骏俞学宁张铭
关键词:搜索广告支持向量机点击率
基于协同矩阵分解的社会化标签系统的资源推荐被引量:6
2013年
应用来自Delicious的数据集,通过对精确度和召回率等指标的测评,研究了协同矩阵分解对社会化标签系统中资源推荐的有效性问题,由于用户、资源、标签之间具有一定的相似性,采用了通过同时分解三者在不同方向的潜在兴趣值,对用户推荐其潜在兴趣方向相近的资源的方法。与协同过滤、图结构分析的结果进行了对比,研究结果表明该方法要优于其他方法。为了证明协同矩阵分解的有效性,对正规化、学习率、UT因子和IT因子等各个变量也进行了参数敏感度分析。
王海雷牟雁超俞学宁
关键词:社会化标签用户标签
微博自媒体账号识别研究被引量:3
2015年
随着Web 2.0时代的发展,微博作为新兴的社交网络媒体在人们的日常生活中扮演着愈发重要的角色.它不仅是用户交流与分享信息的桥梁,也是获取信息的重要方式.微博同时具有社交网络与信息媒体双重性,其生态环境中仅具有媒体属性,用于发布信息给公众的自媒体账号(we media account)发展迅速.首次提出微博自媒体账号识别这一研究问题,阐述了自媒体账号识别对分析微博生态环境、用户兴趣建模、优质内容挖掘的重要意义,提出了结合个人信息、账号行为及微博内容3类特征的有监督识别方法.研究结果表明:1)自媒体账号与普通的微博账号有着较明显的不同,主要体现在微博发布行为的规律性以及话题分布特性之上.2)提出的3类特征能够有效识别自媒体账号,不同类别的特征也能够相互补充,预测准确率高达96.71%.
刘金宝盛达魁张铭
关键词:支持向量机有监督学习
共1页<1>
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