简介:为准确把握用户兴趣,提高用户体验,实现内容的精准推广和用户的个性化服务,建立移动社交网络用户兴趣模型。挖掘用户的移动社交网络行为及内容,抽取用户的兴趣特征项,在统计兴趣项词频的基础上借鉴改进词频—逆文档频率(termfrequency—inversedocumentfrequency)算法以计算用户兴趣度权重,得到用户兴趣的向量空间表述模型。试验表明该方案在用户兴趣识别与排序上准确率较好。
简介:摘要:改革后,在我国高速发展的背景下,我国的科技水平得到快速进步。近年来,移动互联网技术取得了非常迅速的发展,网络信息资源越来越丰富,移动互联网用户的信息搜索、利用行为等不断增多,对用户信息利用行为的分析成为了移动互联网研究的主要方向之一。关于移动互联网用户信息利用行为国外学者认为,可以从用户的信息需求入手,进而产生信息搜索行为、信息共享行为以及信息利用行为,这些行为的相互作用形成了信息行为研究的模型。但是目前关于用户信息利用行为的理论与实践研究比较少,视角相对单一,在研究中对过程性话语的重视程度不够,所以构建起社会视角的移动互联网用户信息利用行为分析模型至关重要。因此,文章从移动互联网用户信息利用行为进行了分析,希望能够更好地满足用户关于信息利用的需求,为用户提供更加高质量的移动信息服务。
简介:我国移动通信市场经历10多年的发展,从简单的网络和价格竞争转向品牌、业务和服务的全面竞争,市场逐渐趋向成熟。1993—1999年,模拟网向数字网过渡,用户发展数量较少,但用户增长率最高,用户价值最大;2000年至今,是第二代移动通信技术高速发展的黄金时期,用户数量空前膨胀,使中国成为世界最大的移动通信市场。近十几年来,我国通信事业以高于国民经济发展速度5倍以上的水平迅速发展,电话普及率的增长速度居世界首位,截至2004年5月现有移动用户数达到3亿,普及率达到21%,并且自2000年以来还以每年5000-6000万左右的速度持续发展。