本文關鍵詞：一種上下文移動用戶偏好自適應學習方法

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【摘要】：針對移動網絡對個性化移動網絡服務系統(tǒng)的性能提出了更高的要求,但現有研究難以自適應地修改上下文移動用戶偏好以為移動用戶提供實時、準確的個性化移動網絡服務的問題,提出了一種上下文移動用戶偏好自適應學習方法,在保證精確度的基礎上縮短了學習的響應時間.首先,通過分析移動用戶行為日志來判斷移動用戶行為是否受上下文影響,并在此基礎上判斷移動用戶行為是否發(fā)生變化.然后,根據判斷結果對上下文移動用戶偏好進行修正.在對發(fā)生變化的上下文移動用戶偏好進行學習時,將上下文引入到最小二乘支持向量機中,進一步提出了基于上下文最小二乘支持向量機(C-LSSVM)的上下文移動用戶偏好學習方法.最后,實驗結果表明,當綜合考慮精確度和響應時間兩方面因素時,所提出的方法優(yōu)于其他學習方法,并且可應用于個性化移動網絡服務系統(tǒng)中.
【作者單位】： 智能通信軟件與多媒體北京市重點實驗室(北京郵電大學);北京郵電大學計算機學院;
【關鍵詞】： 移動網絡 偏好學習 上下文移動用戶偏好 上下文最小二乘支持向量機
【基金】：國家自然科學基金(60872051) 中央高�；A研究基金(2009RC0203) 北京市教育委員會共建項目專項資助
【分類號】：TP181
【正文快照】： 響應時間兩方面因素時,所提出的方法優(yōu)于其他學習方法,并且可應用于個性化移動網絡服務系統(tǒng)中.關鍵詞:移動網絡;偏好學習;上下文移動用戶偏好;上下文最小二乘支持向量機隨著下一代網絡技術的飛速發(fā)展,移動通信網絡在與計算機網絡逐漸融合的過程中,對互聯(lián)網信息服務進行了延伸

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