王 飞 岳 昆 孙正宝 武 浩 冯 辉

1(云南大学信息学院 昆明 650504)2 (云南大学科技处 昆明 650504)



基于贝叶斯网的评价数据分析和动态行为建模

王 飞1岳 昆1孙正宝2武 浩1冯 辉1

1(云南大学信息学院 昆明 650504)2(云南大学科技处 昆明 650504)

(wangfei_989@163.com)

随着Web2.0的不断普及和电子商务应用的迅速发展，大规模的在线评价数据不断产生，使用户行为数据分析和用户行为建模成为可能，具有重要意义.考虑到用户评价数据和评价行为的动态性，提出以带有隐变量的贝叶斯网作为各属性间依赖关系及其不确定性表示的基本框架,构建既能刻画用户评价数据中各属性间相互依赖的不确定性、也能描述用户行为动态性的评价行为模型.首先，以贝叶斯信息标准(BIC)分值作为模型与数据拟合度的度量标准，提出基于打分搜索方法来构建各时间片的隐变量模型，并给出基于期望最大(EM)算法的隐变量取值填充方法;其次，基于条件互信息和时序的不可逆性，提出了相邻时间片间隐变量模型的构建方法.建立在MovieLens数据集上的实验结果验证了提出的动态用户行为建模方法的高效性及有效性.

用户评价数据；时序性；隐变量模型；贝叶斯网；动态行为建模

随着Web2.0和电子商务的迅速发展，人们越来越多地参与到了网上购物和对商品的评价中，产生了大规模的用户评价数据(简称评价数据).这些评价数据，一方面，能有效支持电子商务应用领域中的个性化推荐、行为定向和计算广告等问题[1]的……