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一种基于复杂网络特性及神经网络聚类挖掘用户兴趣的方法

摘要

本发明涉及一种基于复杂网络特性及神经网络聚类挖掘用户兴趣的方法,主要从以下三方面进行设计,1)构建复杂网络模型,2)确定节点重要性指标,3)神经网络聚类;本方法将复杂网络模型应用到用户软件兴趣的挖掘中,建立用户使用软件的复杂网络,并使用节点的度、聚集系数、节点介数和节点的概率特性指标确定节点的重要性排序,形成用户兴趣集,再利用神经网络模型挖掘兴趣集的聚类,确定用户最终兴趣集,为挖掘用户兴趣模型提供了一种新的方法,并且将用户软件兴趣的挖掘精确性大幅提高,同时这种方法可以对用户的多种兴趣进行挖掘。

著录项

  • 公开/公告号CN105740381B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-05-17

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京工业大学;

    申请/专利号CN201610056077.X

  • 发明设计人 张兴兰;刘炀;

    申请日2016-01-27

  • 分类号G06F16/9535(20190101);

  • 代理机构11203 北京思海天达知识产权代理有限公司;

  • 代理人沈波

  • 地址 100124 北京市朝阳区平乐园100号

  • 入库时间 2022-08-23 10:31:54

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-05-17

    授权

    授权

  • 2016-08-03

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/30 申请日:20160127

    实质审查的生效

  • 2016-08-03

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F 17/30 申请日:20160127

    实质审查的生效

  • 2016-07-06

    公开

    公开

  • 2016-07-06

    公开

    公开

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