基于SVM的用户输入推荐模型研究
在现代计算机接口中用户输入任务是非常普遍的：我们经常需要在一个给定的输入框中输入一些字符串。虽然当前用户会采用一些简捷策略来帮助用户端，但这往往是不够的。该文描述了一个可以预测用户输入行为的新颖模型，即基于SVM的用户输入推荐模型，该模型提出的依据是用户输入行为虽然各不相同，但在动作序列中通常伴随着一些可识别的潜在模式。该文引入用户输入推荐模型的动机在于发现这些隐含的用户输入模式并利用这些模式来做输入预测。我们的模型理念包括两大核心部分：用于发现用户输入模式的模式挖掘和用于预测输入值的预测分类。
用户输入任务、可发现模式、模式挖掘、预测分类
TP311(计算技术、计算机技术)
西安科技大学培育基金项目201336
2015-11-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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