基于多模型融合的行为意图感知

摘要

随着互联网信息技术的飞速发展,数据呈现爆炸式增长,人每时每刻都在产生新的数据,如何从用户的各种行为数据中挖掘内在联系,将其标准化和模型化,实现对用户行为的感知和预测是各行各业面临的难题.基于特定人群行为数据的分析,针对不同用户个体或群体建立行为模型,进而为不同部门提供不同的决策支持;如服务提供商可根据不同的用户群体特点推出不同的个性化服务,政府部门可根据用户行为了解民生,进一步完成对舆情的引导和辅助管控国家改革开放进程的推进等.针对人类行为的分析和感知无论是在社会、群体和个人而言都具有积极的意义,文中主要提出了将数据挖掘手段中常用的机器学习分类方法用于行为分析和意图感知的研究方法,并以融合分类模型算法来阐述其可行性.