【摘要】：現(xiàn)在,越來越多的用戶傾向于通過設(shè)備來感知信息和通信交流。許多公司因而建立了大量先進(jìn)的信息管理系統(tǒng),使用戶的學(xué)習(xí)、生活更加方便快捷。在網(wǎng)絡(luò)和物理的空間中互動(dòng)時(shí),用戶留下的痕跡被稱為“數(shù)字足跡”,這些記錄正在以前所未有的廣度,深度和規(guī)模累積著。而這些數(shù)據(jù)的爆炸性增長(zhǎng),也提供了一個(gè)前所未有的機(jī)會(huì),使我們可以利用先進(jìn)的信息技術(shù),自動(dòng)分析用戶行為。此外,對(duì)許多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)而言,分析用戶的行為也至關(guān)重要,因?yàn)樗梢越沂居脩粼趥�(gè)人,群體和社會(huì)層面上的行為模式,從而運(yùn)用到各個(gè)應(yīng)用中去。與傳統(tǒng)的推薦系統(tǒng)不同的是,由于一些應(yīng)用本身的特點(diǎn),這些平臺(tái)需要將用戶的個(gè)人能力考慮在內(nèi)。比如,一個(gè)用戶想購買一款產(chǎn)品時(shí),除了他自身的偏好之外,還需要有相應(yīng)的購買力。因此,在做產(chǎn)品推薦的時(shí)候,不僅應(yīng)該考慮到用戶本身或是相似用戶的偏好,還要考慮到他內(nèi)在的能力屬性與這些產(chǎn)品本身的特征是否匹配。在本文中,首先基于真實(shí)世界的用戶數(shù)據(jù),從多個(gè)角度提取屬性和行為特征,并對(duì)用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行建模。其中,用戶數(shù)據(jù)主要包括了使用產(chǎn)品的一系列記錄和移動(dòng)軌跡。其次,通過這些行為數(shù)據(jù)的分析,我們能夠了解用戶的行為模式�；谏鲜龅姆治龊屠斫�,將能力的因素加入模型中可以進(jìn)一步提高模型的效果,因?yàn)?在對(duì)于許多用戶參與度高的場(chǎng)景中,能力因素起了非常關(guān)鍵的作用。結(jié)合用戶的行為模式,同時(shí)將個(gè)性化的偏好和能力因素都考慮在內(nèi),本文提出了新的算法,以此提升推薦的準(zhǔn)確率和用戶體驗(yàn)。最后,對(duì)于任意給定的用戶,都可以計(jì)算出用戶和相關(guān)產(chǎn)品的匹配程度,來驗(yàn)證算法的有效性。本文的主要貢獻(xiàn)和創(chuàng)新處可以概括為如下幾點(diǎn):·基于在校大學(xué)生的行為記錄,從經(jīng)濟(jì)能力的角度,提出助學(xué)金發(fā)放的預(yù)測(cè)方法。具體而言,本文從多個(gè)角度觀察了學(xué)生在校園內(nèi)的日常行為,從中提取了多源異構(gòu)的特征。為了更好的理解用戶的行為,我們主要從三個(gè)方面的數(shù)據(jù)提取了判別特征:(1)智能卡的消費(fèi)信息;(2)網(wǎng)絡(luò)的使用記錄;(3)校園內(nèi)的移動(dòng)軌跡。首先,在實(shí)際觀察中發(fā)現(xiàn),類似財(cái)務(wù)困難的學(xué)生會(huì)有著相似的表現(xiàn),另外,通過訪問互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的方式(無線或有線),可以推斷他是否使用移動(dòng)設(shè)備,這是判斷一個(gè)人的財(cái)務(wù)狀況的另一個(gè)證據(jù);通過整合學(xué)生的智能卡使用情況和互聯(lián)網(wǎng)使用記錄,加上進(jìn)出宿舍的日志,可以提取學(xué)生在校園內(nèi)的粗粒度的軌跡。對(duì)于這些軌跡,可以用更前沿的方法來分析特征。最后,通過利用學(xué)生之間的相似性關(guān)系和助學(xué)金(標(biāo)簽依賴)的相關(guān)性,來構(gòu)建具體的算法,將該問題形式化為多標(biāo)簽學(xué)習(xí)問題,并構(gòu)建了具體的算法框架,判定其是否需要資金幫助。·基于對(duì)多個(gè)產(chǎn)品的使用記錄,從心理因素的角度,提出用戶對(duì)新產(chǎn)品接受度的預(yù)測(cè)方法。這部分研究對(duì)于市場(chǎng)營銷有著重要意義,也為公司開發(fā)新產(chǎn)品提供了用戶信息。傳統(tǒng)推薦算法通常會(huì)直接對(duì)相似產(chǎn)品的用戶推薦產(chǎn)品。然而,基于實(shí)際的觀察,我們發(fā)現(xiàn)相似產(chǎn)品有著互相競(jìng)爭(zhēng)的行為,所以,即使對(duì)于兩款相似產(chǎn)品,用戶也會(huì)有不同的接受度。因此,本文著重評(píng)估了用戶的個(gè)人偏好和使用習(xí)慣,來做個(gè)性化推薦。通過數(shù)據(jù)挖掘的方法,對(duì)用戶的使用行為進(jìn)行建模,然后結(jié)合新產(chǎn)品的特征,預(yù)測(cè)了用戶對(duì)新產(chǎn)品的接受度�！せ谟脩舻囊纛l記錄,從唱歌能力的角度,提出符合用戶聲音的歌曲推薦算法。與傳統(tǒng)的音樂推薦不同的是,在線唱歌有其獨(dú)有的性質(zhì),比如,唱歌系統(tǒng)會(huì)對(duì)用戶的表現(xiàn)做出評(píng)價(jià),選擇與自身聲音相匹配的歌曲,有助于獲得較好的評(píng)分。因此,當(dāng)用戶選擇一首歌曲時(shí),他通常需要考慮歌曲的難度與自身的聲音是否相匹配。基于音域分析的技術(shù)進(jìn)展,我們首先從多個(gè)角度進(jìn)行了特征提取。在處理了翻唱信息后,這些音頻被重新進(jìn)行了編碼,以此可以解析了用戶的聲音能力。最后,本文將用戶的偏好和聲音特征聯(lián)合建模,并對(duì)這些翻唱的評(píng)分進(jìn)行預(yù)測(cè),幫助用戶選取更適合自身能力的歌曲,從而有較好的得分和用戶體驗(yàn)。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP311.13;TP391.3

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9 梁莘q，

本文編號(hào)：2340127