投稿须知
  一、作者及内容
  1、本刊面向海内外所有学者。
  2、主要刊登数学、物理、化学、生物化学、地球科学、工业科学、工业技术、土木建筑、电子电信、计算机技术、环境科学、医药卫生、农林牧渔、等学科的理论研究和应用技术研究方面的科研论文、 ...

兴趣偏移校正的互联网媒体深度信息分析模型

作者: 张凤来 [1] 杨秋芬 [2]

关键词: 兴趣偏移 互联网媒体 数据挖掘 管理分析 用户兴趣模型 群体影响

摘要:针对目前的互联网媒体深度信息分析方法忽略了用户之间的相关关系和相互影响,导致分析结果不够精确的问题,针对互联网媒体的海量数据,提出了一种兴趣偏移校正的互联网媒体深度信息分析模型.首先分析社交网络环境下用户兴趣多元化的特点,结合用户受其它成员的影响而发生的兴趣偏移的情况来建立用户兴趣模型,然后再结合用户社区兴趣最终得到完整的用户兴趣模型.实例仿真实验结果表明,结合评价指标发现,该方法在深度信息分析结果中具有很好的性能.


上一篇: 一种并联式3D打印机的设计与制造
下一篇: 基于视点运动的海量数据快速显示方法研究

科技通报编辑部版权所有
杭州地址:浙江省杭州西湖文化广场浙江省科技馆6楼 邮编:310014