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摘要:
将用户的需求抽象为可表示、可量化、可感知的特征是未来移动业务的重要特点,用户偏好提取算法是探索这一问题的关键.分析了用户偏好提取算法的数学结构、技术特点、算法类型及研究面临的挑战.针对异构网络环境下移动用户的业务需求特点,提出将传统用户偏好提取技术与马尔可夫决策过程建模方法相结合,创建用户偏好评估模型.解决动态判决环境下基于不完整信息的智能判决问题.对研究用户体验的评价问题和业务与业务环境的适配问题提供了新的思路.
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内容分析
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文献信息
篇名 用户偏好提取算法
来源期刊 无线电工程 学科 工学
关键词 偏好提取 马尔可夫决策过程 效用理论 智能学习
年,卷(期) 2006,(3) 所属期刊栏目 信息系统与网络
研究方向 页码范围 16-19
页数 4页 分类号 TP91
字数 5603字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-3106.2006.03.006
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张平 298 3193 25.0 42.0
2 黄海清 5 24 3.0 4.0
3 张曦文 航天二院中心军代室 1 9 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
偏好提取
马尔可夫决策过程
效用理论
智能学习
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
无线电工程
月刊
1003-3106
13-1097/TN
大16开
河北省石家庄市174信箱215分箱
18-150
1971
chi
出版文献量(篇)
5453
总下载数(次)
12
总被引数(次)
20875
论文1v1指导