基于分类技术的用户意向挖掘

摘要：

目前用户在线活动后的目标和喜好引起广泛关注.为了满足不同用户的信息需求,从娱乐角度来对用户在线活动意向进行了研究.在无用户显性反馈时,分析了由网页来获取用户的娱乐意向.并对娱乐意向进行了定义.然后提出了网页娱乐意向学习框架,通过机器学习方法支持向量机(SVM)建立娱乐意向识别模型,实现了从网页来识别用户娱乐意向目的.根据在开放目录项目(ODP)实验结果统计,娱乐意向识别能力EF可达到85.7%.

关键词：用户意向、娱乐意向、显性反馈、支持向量机、开放目录项目

所属期刊栏目：29

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目60673060;江苏省自然科学基金项目BK2005046

在线出版日期：2008-11-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：4468-4471