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摘要:
用户实时的兴趣和爱好可以通过用户网上的浏览行为得到很好的反映.本文在贝叶斯网络学习的相关理论支撑下首先对用户的实时兴趣进行多元线性回归分析,并将用户实时行为作为贝叶斯网络分析的参数,从中得到用户兴趣的初始集和初始网络结构,这个网络可以随着用户数据的增加而不断更新,从而实时高效地预测用户不同时期的兴趣.
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文献信息
篇名 基于贝叶斯网络的网上用户兴趣预测分析
来源期刊 煤炭技术 学科 工学
关键词 贝叶斯网络 用户兴趣模型 多元线性回归分析
年,卷(期) 2010,(6) 所属期刊栏目 信息技术
研究方向 页码范围 163-164,168
页数 分类号 TP39
字数 2540字 语种 中文
DOI
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 陈丽花 云南财经大学信息学院 18 63 5.0 6.0
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
贝叶斯网络
用户兴趣模型
多元线性回归分析
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
煤炭技术
月刊
1008-8725
23-1393/TD
大16开
哈尔滨市香坊区古香街30号
14-252
1982
chi
出版文献量(篇)
23677
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45
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