科技资源智能推送服务模型构建研究

在大数据背景下,为了更好地促进京津冀协同发展,满足京津冀政府、科研人员以及企业对科技资源专业性、及时性以及准确性的要求,文章在大量文献调研的基础上,通过分析用户需求、研究多源异构科技资源关联关系,引入时间、用户行为等因子构建用户动态画像,提出了由资源特征模型、用户特征模型以及推荐策略数据库组成的科技资源精准推送服务系统模型。通过该模型,可以有效提升科研人员工作效率,拓展科技服务广度和深度。     

智能检索系统中用户兴趣模型构建技术研究

阐述了智能检索系统中基于贝叶斯推理网络的用户访问兴趣模型的构建过程以及其所依赖的技术原理;描述了在实现智能检索系统目的下引入用户兴趣学习层的知识库组织结构以及检索模型的匹配问题;介绍了模型中基于本体论的知识组织方式以及引入贝叶斯网络来动态调整用户兴趣概念权重并建立用户兴趣模型的技术。     

多维异质网络局部性交叉项补偿信道分配算法

在多维异质网络中,由于承载不同的协议和网络,导致信道拥挤和分配不均衡。传统的多维异质网络信道分配算法采用基于信道切换的动态分配算法,在动态切换过程中易导致数据丢失和信道失衡。提出一种基于数据交叉项补偿机制的多维异质网络信道分配算法,进行多维异质网络信道协议分析与模型分析和求解,考虑用户间接收SINR的公平性,构建信道性能因子,引入一个局部性交叉项补偿信道切换中的失衡性实现算法改进。实验结果表明,改进算法使异质网络生命周期得到扩展,有利于数据的准确传输,避免在信道分配动态切换过程中导致的数据丢失和信道失衡,提高了分配效率和准确性,有效地保证了各用户接收SINR的公平性,信道分配性能上优越于传统算法,展示了较好的应用价值。     

一种改进的基于VSM的垂直搜索检索模型

网络信息的急剧膨胀使得通用搜索引擎暴露出诸多问题.如何让用户方便、快捷地找到自己需要的"深层次"信息,成为一个亟待解决的问题.针对上迷问题,在分析垂直搜索的特点及关键技术的基础上,提出了一种改进的基于VSM的垂直搜索检索模型及其性能评测方法,并给出了基于Agent垂直搜索引擎的系统架构及系统各部分的功能描述.     

基于有向带权图的Web用户浏览行为模型

建立反映用户浏览特征的Web用户浏览行为模型是Web挖掘的关键。本文通过有向带权图来描述用户浏览行为,首先通过数据集构造出了Web站点的拓扑结构,再引入Markov链模型来描述团体成员的网页访问活动,对用户浏览行为进行分析,并对链接的权值进行了计算,最后综合利用构造出的Web站点的拓扑结构和Markov链转移概率矩阵描述的用户浏览特征得到了描述用户浏览行为的有向带权图模型。     

基于Lyapunov协同权重的信任度评价渐进控制模型

由于网络用户数据呈现渐进性非线性特征分离,导致对网络用户的信任度评价控制不准,无法有效实现对用户的准确推荐。提出一种基于Lyapunov协同权重控制的电子商务用户信任度评价渐进控制模型,将未知扰动和语义建模误差转化为满足给定信任评价的约束矩阵,完成用户信任网络控制器设计,采用Lyapunov指数系统感知策略,对用户信任权重值进行自适应调整,构建用户推荐模型构建与网络信任度控制模型,设计用户信任权重值协同感知算法,基于Lyapunov协同权重的电子商务用户信任度评价渐进控制模型改进设计。实验结果表明,该算法实现电子商务用户信任度渐进控制,控制精度较高,地域的分布特性也更加均衡,真实反映电子商务用户信任度评价的动态性、自适应性和稳健性特征,展示了较好的应用性能。     

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。     

面向动态交通分配的城市道路网络分区研究

本文提出了城市道路网络的动态可分配性概念，以衡量对特定城市道路网络实施动态分配研究的有效性。并将这个概念用于面向动态交通分配的城市道路网络子区划分，考虑了道路网络的动态变化特性，不仅在空间上，也在时间上对道路网络进行了分区研究。该研究可为动态交通分配的建模研究提供合理的背景和对象。     

模糊路径选择模型在交通配流中的应用研究

文章与Logit模型相结合,提出了一种基于模糊路径选择的模型,让出行者在非饱和的路网结构中,根据各路段行程所需的模糊时间进行路径选择,使整个路网中各路径上用户均衡。该模型也适用于大规模路网中交通流平衡分配,算例结果验证了该模型的有效性和可行性。     

基于ZMET的用户心智模型构建

用户认知心理过程是一种独特的心理现象,信息用户的动机复杂多样。为了构建用户获得体验背后的心智模型,本文选择解释论的范式以对该具体问题给予合理分析,在具体操作层面上采用一种崭新的用户研究方法ZMET(Zaltman Metaphor Elicitation Technique,隐喻抽取技术),通过视觉隐喻和图片想象为基础,导引出用户在不同思维层面的理想和感性意义,并以进一步结合方法-目的链理论,了解用户从属性到价值形成的过程,所获得各层级属性与个人心智模型,从而实现信息服务的功能拓展和价值提升。     

考虑工人差异性的混合生产线工人分配优化模型

针对劳动力密集型的生产系统中的工人分配提出优化模型。模型中考虑工人之间的差异,根据工人在具体工序上效率的不同,采用0-1规划的优化方法,分配工人到具体工序上,目标是平衡生产线和提高瓶颈工序的效率。结果显示,本文提出的优化算法在生产线的效率方面优于文献7中的递归算法,特别对于工人效率差异比较大的算例3,这种优势更加明显。并且本文提出的优化方法比较简单,容易实现。     

基于自适应网络的高校数字图书馆知识服务用户模式整合研究

对自适应网络环境下图书馆开展知识服务时个性化推荐的用户模型构的构建进行研究,对用户整合模型的整体构架和实现方式等进行描述,尤其是对基于上下文环境的广义、通用的用户整合模型进行研究。     

IPTV频道的分配系统模型研究

本文首先介绍系统模型,然后对频宽及IPTV频道的分配以及用户如何维护热门频道列表及个人喜好列表等问题进行阐述。     

逐日动态交通分配模型综述

交通路网流量是由出行者的路径选择行为所决定,路径选择行为的每日更迭会导致交通流量的变化。逐日动态模型在深刻理解网络流的波动演化过程以及用户均衡状态的可达性上具有重要作用。因此,本文将以往逐日动态模型进行分类并进行相关介绍。     

基于CRP模型的评论热点挖掘研究修正版

鉴于现在人们习惯在网络上表达自己的产品情感,网络评论变得繁多而杂乱,文章提出应用中餐馆模型(CRP)来挖掘用户评论热点,此方法克服了应用LDA模型挖掘用户评论热点方法不能自动确定热点话题的数目的问题,CRP模型不仅能自主发现评论热点及其更新的评论,还能准确确定出热点评论。以26 157篇餐馆评论为数据样本,实验证明该方法能得到了较好的效果。     

个性化网络信息智能检索系统设计

本文结合现有的智能技术，提出了一个个性化网络信息智能检索模型。该模型能够对用户行为进行学习，从而建立一个反应用户兴趣的用户模型。而针对网络分布式的特点建立的检索代理模型，则能够通过对大量用户数据的分析积累丰富的知识。通过用户模型与检索代理模型的交互过程，向用户提供满意的检索结果。     

语义对等网环境下基于节点知识地图的用户模型构建

利用用户兴趣可以有效地提高语义对等网环境下信息检索的效率,如何准确构建用户兴趣模型是关键。鉴于本地节点的信息资源可以有效反映用户兴趣,文章提出利用组织与管理本地节点资源的知识地图构建节点用户兴趣模型。主要思路是利用本体描述语言OWL描述本地知识实体及其关系,形成反映节点用户全局知识结构的知识地图,依据支持向量机分类原理从知识地图抽取出的兴趣特征训练集挖掘用户兴趣,最终形成用户兴趣模型并以兴趣描述文档的形式保存。     

检索界面的用户模型分析

介绍了信息检索的流程,在分析用户生理和心理特征的基础上,从用户的感觉模型、认知模型、操作模型、心理模型、学习模型和出错模型六个主要方面,对用户进行分析,建立了检索界面的用户模型,同时提出了一些检索界面设计的建议和原则。     

作者合作复杂网络模型

基于科研论文作者合作方式,建立了一个作者科研合作网络模型。通过理论分析和仿真验证,网络模型节点的度分布（作者合作人数）符合幂率分布,该网络是一种无尺度网络模型。为了说明作者合作网络模型的有效性,对2001年1月-2006年12月期间发表在《情报科学》期刊上的科研论文进行统计,建立了作者合作网络。对作者合作网络进行数据分析,结果与网络模型结论一致,因此该模型可以很好描述作者合作网络的演化过程。     

基于用户接受度的IT/IS效用评估模型

在终端用户的系统环境下,用户研究和用户测评技术越来越重要。因此,人们有必要建立预测IT/IS效用的模型、工具,为技术投资提供参考建议。本文阐述了一个具有实用价值的用户接受度模型,并深入分析了各个内部变量及其关系。同时提出了内部结构变量的测量方法以及具体的操作方案。