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何云丽

作品数:2 被引量:3H指数:1
供职机构:武汉理工大学理学院更多>>
发文基金:国家高技术研究发展计划更多>>
相关领域:理学更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇理学

主题

  • 1篇信息推送
  • 1篇用户
  • 1篇用户兴趣
  • 1篇用户兴趣模型
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇情感分析
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇互联
  • 1篇互联网
  • 1篇关键词提取
  • 1篇SVM
  • 1篇SVMS

机构

  • 2篇武汉理工大学

作者

  • 2篇何云丽
  • 2篇缪平
  • 1篇陆济湘
  • 1篇陈盛双

传媒

  • 2篇武汉理工大学...

年份

  • 2篇2013
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
互联网多维上下文广告推荐技术的研究被引量:2
2013年
上下文广告是将与网页内容相关的广告放置在网页上的一种广告投放模式,在传统的关键词匹配技术基础上,结合应用环境,如博客,提出了一种结合用户情感分析的多维广告推送方法。情感分析能从博文内容分析中得到该内容对提及事物的态度,基于此,推送系统能对待推送的主题相关广告进行适当的调整,从而达到较好的推广效果。
陆济湘何云丽缪平
关键词:情感分析关键词提取
基于SVMs的微博信息推送系统用户兴趣模型被引量:1
2013年
信息推送与信息提取相比,是一种更为智能、具有更高时效性的信息获取方式。利用网络信息挖掘的相关技术,对用户历史浏览的微博内容、好友结构和用户编写博文的行为等进行研究学习,将得到的用户兴趣喜好用结构化的形式保存作为用户个体的兴趣模型;同时在不断的学习过程中,针对用户行为以及浏览内容的变化,对已有的用户兴趣模型进行修改更新,使得用户能及时获知与自己兴趣相关的信息。
缪平陈盛双何云丽
关键词:信息推送
共1页<1>
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