一种上下文移动用户偏好自适应学习方法

发布时间：2017-09-08 02:23

  本文关键词：一种上下文移动用户偏好自适应学习方法

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【摘要】：针对移动网络对个性化移动网络服务系统的性能提出了更高的要求,但现有研究难以自适应地修改上下文移动用户偏好以为移动用户提供实时、准确的个性化移动网络服务的问题,提出了一种上下文移动用户偏好自适应学习方法,在保证精确度的基础上缩短了学习的响应时间.首先,通过分析移动用户行为日志来判断移动用户行为是否受上下文影响,并在此基础上判断移动用户行为是否发生变化.然后,根据判断结果对上下文移动用户偏好进行修正.在对发生变化的上下文移动用户偏好进行学习时,将上下文引入到最小二乘支持向量机中,进一步提出了基于上下文最小二乘支持向量机(C-LSSVM)的上下文移动用户偏好学习方法.最后,实验结果表明,当综合考虑精确度和响应时间两方面因素时,所提出的方法优于其他学习方法,并且可应用于个性化移动网络服务系统中.
【作者单位】： 智能通信软件与多媒体北京市重点实验室(北京邮电大学);北京邮电大学计算机学院;
【关键词】： 移动网络 偏好学习 上下文移动用户偏好 上下文最小二乘支持向量机
【基金】：国家自然科学基金(60872051) 中央高校基础研究基金(2009RC0203) 北京市教育委员会共建项目专项资助
【分类号】：TP181
【正文快照】： 响应时间两方面因素时,所提出的方法优于其他学习方法,并且可应用于个性化移动网络服务系统中.关键词:移动网络;偏好学习;上下文移动用户偏好;上下文最小二乘支持向量机随着下一代网络技术的飞速发展,移动通信网络在与计算机网络逐渐融合的过程中,对互联网信息服务进行了延伸

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本文编号：811314