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综合馆
基于主题和大众影响的用户动态行为倾向预测
  • 摘要

    该文研究用户行为演变的过程.用户行为具有语义信息,借鉴概率潜在语义发现思想,来挖掘用户网络行为背后的倾向主题.行为倾向代表用户的兴趣,它随时间发生改变,这个变化除了受用户自身因素影响外,还受大众因素的影响.该文以搜索广告数据为实验数据,从语义的角度提出一种描述用户兴趣变化过程的因子模型,并预测用户对推荐项目的打分.它的创新之处在于:(1)以用户动态兴趣、项目主题、用户自身历史打分偏好、项目热度作为研究用户对推荐项目打分的因子要素;(2)利用动态主题模型从大众影响、用户自身因素两个方面研究用户兴趣变化的原因及过程;(3)对推荐项目,使用静态LDA得到每条项目的主题.最后大量的实验结果证明所提模型能够较好地预测用户实时兴趣.

  • 作者

    尚燕敏  曹亚男  韩毅  李阳  张闯  SHANG Yan-Min  CAO Ya-Nan  HAN Yi  LI Yang  ZHANG Chuang 

  • 作者单位

    中国科学院信息工程研究所 北京 100093/中国电子信息产业集团 北京102209/国家信息中心 北京100045

  • 刊期

    2018年7期 ISTIC EI PKU

  • 关键词

    用户实时兴趣  动态主题模型  矩阵分解  狄利克雷分布  大众影响 

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34.229.194.198