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:采用单类内隐联想测验(SC-IAT)检测个体自我控制与情绪的内隐关系从而探究网络成瘾的深层心理机制。通过Young的网络成瘾量表筛选被试并将其分类,采用E-Prime2.0编制单类内隐联想测验(SC-IAT),并对全体被试施测,分析个体自我控制力与情绪的关系。结果显示,成瘾者与普通组在内隐测验中D分数没有显著差异。内隐测验相容任务的反应时显著低于不相容任务的反应时(p<0.01),相容联系显著强于不相容联系。可见,自我控制存在内隐效应,自我控制跟积极情绪之间在内隐层面关系密切。对网络成瘾的预防与控制可以从情绪调节与训练即情绪控制方面入手。