基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
为了解决传统意象定位中感性意象部分信息丢失及用户模糊的个性化需求不完全表达的问题,提出基于改进加权SO(WSO)算法的集群用户个性意象预测研究.建立用户特征域,基于K-modes算法计算用户差异度,确立用户集群.对甄选样本实施兴趣度排序及自主性意象评价,创建集群意象因子集.引入用户相似度优化WSO算法,增强集群用户间的内在联系,精准预测目标用户黑箱的个性意象分值.基于语义差异问卷及平均绝对误差分析验证黑箱意象,输出集群中单一用户的个性化意象,实现意象预测.以无人机为例,预测用户的个性意象,误差小于0.5被舍去,表明该方法能够较好地实现用户模糊的意象黑箱透明化,且预测的意象符合用户的个性化需求,可以有效辅助设计师有针对性地设计.
推荐文章
基于改进协同过滤算法的用户页面兴趣度预测研究
大数据
奇异值分解
用户兴趣度
协作过滤算法
数据稀疏性
用户属性加权活跃近邻的协同过滤算法
协同过滤
相似度
用户属性
最近邻居集
活跃近邻集
融合改进加权Slope One的协同过滤算法
加权Slope One
项目相似度
协同过滤
矩阵填充
数据稀疏性
基于用户概要扩展的协同过滤算法
个性化推荐
协同过滤
冷启动
新用户
朴素贝叶斯
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于改进加权协同过滤的集群用户黑箱个性意象预测
来源期刊 浙江大学学报(工学版) 学科 工学
关键词 感性产品设计 黑箱个性化意象 集群理论 潜在需求
年,卷(期) 2022,(4) 所属期刊栏目 计算机技术、信息工程|Computer Technology, Information Engineering
研究方向 页码范围 803-808
页数 6页 分类号 TB472
字数 语种 中文
DOI 10.3785/j.issn.1008-973X.2022.04.020
五维指标
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (0)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2022(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
感性产品设计
黑箱个性化意象
集群理论
潜在需求
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
浙江大学学报(工学版)
月刊
1008-973X
33-1245/T
大16开
杭州市浙大路38号
32-40
1956
chi
出版文献量(篇)
6865
总下载数(次)
6
总被引数(次)
81907
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导