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为研究眼动行为数据挖掘在提取网上购物决策因子中的应用,首先通过客户体验管理(Customer Experience Management,CEM)对客户网上购物决策因子进行初步分析和过滤;然后根据大量客户网上购物时的人机交互行为数据,应用马尔科夫链算法预测其相关行为,并结合行为分析进一步得到其重要影响因子;最后通过眼动行为数据挖掘,确认影响网上购物的主决策因子,并获取各主决策因子的权重.实验证明由眼动分析获取的网上购物主决策因子及其权重更加有效. 相似文献
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为模拟人的思维,向用户推荐高质量、个性化的电视节目,在TV-Anytime环境下提出一个基于模糊逻辑的多代理推荐系统.该系统包括模糊用户喜好档案、模糊筛选代理、模糊推荐代理、交互代理和档案修正代理.模糊用户喜好档案用于描述用户喜好和厌恶特征;模糊筛选代理基于模糊逻辑推理,将即将播放节目的元数据与用户喜好档案进行匹配,筛... 相似文献
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