用户自定义特征建模的研究

基于特征的三维造型系统已经成为三维CAD的主流,这类系统提供特征往往不能满足设计人员对拥有设计特征的渴望。对自定义特征模型进行研究,提供了将系统提供的特征转变为设计模型的一种方法。     

用户控件和自定义控件的异同

着重介绍了组件、控件、户控件和自定义控件的基本概念,以及用户控件和自定义控件在实际应用方面的差异比较。     

面向个性化服务的用户建模相关问题研究

个性化服务是未来信息服务的发展趋势。获取用户个性化的兴趣及信息需求是开展个性化服务的基础。用户建模技术在个性化服务所有的相关技术中处于基础核心地位。介绍并探讨了用户建模的方法、建模技术以及用户模型的更新、安全等相关问题。     

一种基于用户行为静态建模的在线客服系统

交互式信息服务模型强调人机交互过程中对用户动态的反映,注重用户认知因素和非认知因素的结合,旨在构建支持对用户自适应的用户模型。通过提出使用模糊集的方式,对在线用户进行建模,同时描述了基于这种用户模型进行用户行为在线跟踪和用户行为预测的方法,并介绍一个系统实现构成。     

基于用户特征和用户兴趣的推荐计算

协同过滤技术是个性化推荐系统中最经典的代表,但传统的协同过滤技术也面临着冷启动、数据稀疏性等弊端,加上协同过滤技术很少考虑用户兴趣随时间变化和用户特征等因素,导致推荐质量不尽如人意。在传统协同过滤的基础上,结合用户兴趣变化和用户特征两方面,提出一种改进算法的协同过滤技术,与传统技术相比推荐质量显著提高。     

基于用户需求特征的聚类搜索模型设计

初步设计了聚类检索系统的架构,指出了标准聚类过程中存在的问题是忽略了不同学科、兴趣、职业背景下用的不同需求,最后提出了一种新型的针对用户需求特征的聚类搜索模型,以提高聚类在搜索中的应用性能.     

用户建模算法的适应性及多算法用户建模研究

研究用户建模算法在不同条件下的适应性问题,并通过实验分析对比同一种用户建模算法在不同学科、学科相同但主题不同、主题相同但训练集不同的务件下的性能表现.进而提出一种将多种建模方法集成到一起的多算法动态用户建模方法.     

在线用户评论行为时效特征影响因素实证研究

[目的/意义]针对我国在线用户评论习惯，探索用户评论行为对评论时间的影响作用因素，对电子商务运营商探究用户评论行为规律及探索潜在用户评论时间偏好具有重要的潜在商业价值。[方法/过程]基于TAM模型抽取在线用户评论行为时间特征规律研究的影响因素并构建模型，通过抽取消费者购买行为和评论行为的时间间隔为时间序列，通过多元线性回归模型进行假设验证。[结果/结论]通过对在线评论数据的实例验证，本文所构模型能够很好地发现在线用户评论行为对评论时间的影响作用关系，对消费者评论行为的时间特征规律发现和预测具有辅助作用。     

数字图书馆推荐系统中用户偏好的建模方法

通过对数字图书馆推荐系统进行分析,从信息源特点与用户对象特点两方面出发,提出了将用户偏好模型分为长期偏好与短期偏好相结合的动态模型。     

基于模型自定义的定量评价系统设计与实现

随着多指标综合评价方法不断丰富和计算机技术的高速发展,应用于不同领域,针对不同评价对象,基于不同评价方法的评价系统得到广泛的应用。本文在对模型构建和指标定量处理方面进行研究的基础上,从通用性的角度出发,设计开发了基于C/S结构的基于模型自定义的定量评价系统。     

VS自定义向导模板的应用研究

利用VS现有提供的向导模板生成的工程,须在工程多处添加代码,较为费时,而自定义向导模板却能很好地简化这一问题,一次开发多处使用。论述了VS自定义向导模板的原理,以及自定义向导模板的实现细节,并举例说明。     

搜索引擎新思路--基于用户自定义背景的查询

针对搜索引擎存在的问题 ,提出了一种简便易行的改进方法 ,即基于用户自定义背景的查询 ,使用该方法现有搜索引擎只需作简单改动就可达到较为理想的检索效果 ,可以作为当前搜索引擎向未来智能化搜索引擎的过渡。     

重大技术装备技术特征、用户特征与技术创新

结合重大技术装备功能门槛、性能提升、质量阶梯等技术特征,研究重大技术装备用户效用、用户支付意愿、用户质量偏好等用户特征,并与大规模制造产品进行对比分析.对决定用户效用水平的产品质量和用户质量偏好进行函数分析,形成了重大技术装备用户边际效用变动规律的基本认识,揭示了重大技术装备用户效用变动规律对重大技术装备技术创新的影响.本研究深化了重大技术装备创新理论认识,对装备制造企业技术创新实践有指导作用.     

基于用户特征的移动数字图书馆的功能建构

数字图书馆的移动信息服务是目前国内外图书馆界研究与开发的新主题。我国的数字图书馆移动信息服务至今不到10年,总体上看,尚处在起步阶段。目前能够提供的服务,大都从数字图书馆服务系统中平移过来,针对用户需求的移动服务系统开发,目前关注不足。本文主要分析了国内外移动图书馆建设的现状与趋势,指出了移动数字图书馆建设的问题,对用户特征进行了分析,基于此,提出了新一代移动数字图书馆功能建构的思考。     

基于用户交互行为分析的数据故事建模方法研究

[目的/意义]文章旨在根据数据故事化的研究现状,结合其他相关的方法研究,提出一种基于用户交互行为分析的数据故事建模方法,这对数据到数据故事模型的生成,再到后续的故事制作和故事展示具有重要的实践意义。[方法/过程]首先利用文献研究法和定性研究法归纳了基于用户交互行为分析的数据故事化的应用场景、故事建模的内涵和方法的应用价值,明确了数据故事模型包括三个基本要素,分别是数据内容、逻辑关系和讲述概率,接着提出了针对性的方法框架,最后利用Python编程语言模拟数据并生成故事模型的可视化结构图来说明方法的应用。[结果/结论]基于用户交互行为分析的数据故事模型的构建方法可生成能够反映用户关注倾向的故事,在未来还有广阔的研究空间。     

用户特征对个人云存储使用的影响

个人云存储拥有广泛用户群体,为揭示用户特征对其使用个人云存储感知和意愿的影响,本文通过问卷调查收集数据,采用单因素方差分析方法,将用户特征视为控制变量,将用户使用感知和意愿作为因变量,分析用户特征对个人云存储使用的影响。结果显示：对使用感知和意愿影响较多的因素依次是个人云存储使用频次、个人云存储使用年限、个人云存储使用情境和用户是否具有计算机专业背景,其中个人云存储使用频次对所有因变量都有显著影响;而人口统计学特征总体来说影响不大,其中年龄和职业对所有的因变量影响都不显著。在因变量中,受个体特征影响最大的变量是感知易用性,分别受到性别、是否具有计算机专业背景、个人云存储使用年限、频次和情景的影响,其次受用户特征影响的因变量是感知有用性、感知信任和使用意愿。     

个性化用户兴趣模型的研究

随着人们对信息获取手段和效率提出越来越高的要求,传统互联网的服务模式正在逐渐向主动式、个性化、高效率的转变。个性化服务技术的出现在一定程度上解决了Internet中信息海量增长与用户获取信息手段相对简单之间的矛盾。用户兴趣建模技术作为个性化服务的核心问题,主要研究如何有效地进行用户兴趣的表示、更新、存储以及计算。     

基于图书馆自动化系统的自定义统计分析技术研究

随着图书馆管理水平的普遍提高,能够为管理人员提供灵活、准确、全面的个性化图书馆运行状态评估和管理决策支持信息的自定义统计分析软件的需求日益强烈。提出了基于图书馆自动化系统的自定义统计分析系统的框架,并对其中的主要技术进行了研究。     

基于时间特性的信息用户行为特征挖掘研究

【目的/意义】当前的信息用户行为特征挖掘方法无法将数据统一整合,且无法准确计算出时间序列内滑动 窗口内的数据均值,导致特征挖掘精度偏低。为此,提出了基于时间特性的信息用户行为特征挖掘方法。【方法/过 程】计算时间序列内滑动窗口内的数据均值,得出起始序列向量,再将用户行为划分成若干等值的时间片,通过取 样统计各种用户群体,得出用户的行为状态定性。以平均查询频率作为标准,观察用户的查询行为特征,输出信息 挖掘结果。【结果/结论】实验结果表明：所提方法挖掘出夜晚用户行为信息多于白天,休息日比工作日多,且在网络 波动下,虽然耗时增加,不过处于合理范围内。与传统方法相比,所提方法具有更低的挖掘误差,应用性较强。以 上实验结果证明了基于时间特性的信息用户行为特征挖掘研究能获取更准确的用户行为意向,提高用户兴趣预测 准确度,优化网络服务效果。【创新/局限】为进一步提高网络信息特征挖掘的效率,后续将重点研究多个网络用户 行为的并行分析,使该方法更适用于网络海量信息处理。