基于记忆曲线的数据密集型动态用户行为建模

• 作者: 付晓东 刘惟一 尹子都 岳昆 武浩
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 动态用户行为模型 用户偏好 记忆曲线 增量更新 MapReduce
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: 数据库技术
• 页码范围: 1376-1386
• 页数: 11页
• 分类号: TP311
• 字数: 7114字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1508049

摘要

分析用户行为的历史数据,使用特定方法建立用户的偏好模型,是目前研究的热点和关键.考虑了数据产生的时序特征,以及具有时间特征的变量在用户行为模型中的影响,以心理学中的记忆曲线模型为依据,从用户的行为数据出发,给出了用户偏好的表示,并为用户的每个偏好建立一个记忆曲线模型,实时地表示用户的偏好.针对海量的用户行为数据,提出了基于MapReduce的模型参数增量更新算法和动态用户偏好计算方法,从而使得模型能反映动态变化的用户偏好.建立在真实数据上的实验结果表明,提出的模型和算法具有高效性、正确性和可用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘惟一	云南大学信息学院	58	425	10.0	17.0
2	付晓东	昆明理工大学信息工程与自动化学院	57	180	7.0	10.0
3	岳昆	云南大学信息学院	77	317	10.0	13.0
4	尹子都	云南大学信息学院	5	12	2.0	3.0
5	武浩	云南大学信息学院	14	60	5.0	7.0