基于视觉行为的网上用户识别

• 作者: 吕胜富 栗觅 薛佳 钟宁 马理旺
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 眼动数据 用户识别 隐马尔可夫模型 遗传算法 人机交互
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 11-14
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 3187字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2017.02.003

摘要

为了解决网上用户的识别问题,研究了基于眼动的隐马尔可夫模型(HMM)的用户识别方法.使用眼动装置获取用户网上行为的眼动数据,并提取显著性眼动特征.使用隐马尔可夫模型分别对不同类型用户建立用户模型,并将用户数据输入模型.利用最大概率原则输出用户类型,并使用优化算法-遗传算法(GA)对HMM进行参数优化,提高了识别准确率.实验结果表明,通过该方法识别网上用户类型是可行的.该研究进一步表明,根据用户的网上行为特点,优化网页结构,能够满足不同用户的个性化需求,还可以对用户的个体行为进行独立挖掘,提高人机交互水平.