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基于ResNet神经网络的情报用户隐式反馈关注度预测
文献摘要：
针对用户在浏览态势情报后反馈少或无反馈,导致用户需求难以有效获取的问题,提出了基于ResNet50用户关注度预测方法.该方法充分挖掘用户的隐式反馈信息,通过ResNet50神经网络迁移学习方式,以用户关注度作为切入点,利用眼动追踪技术采集眼动数据,生成眼动热力图,将用户对情报的关注度预测映射为神经网络对图像的分类问题.实验结果表明,优化后预测模型的准确性得到了提升.
文献关键词：
ResNet神经网络;情报用户;隐式反馈;关注度
中图分类号：
作者姓名：
吴俊杰;黄志良;张谦;向仍湘
作者机构：
空军预警学院,武汉430019;31638部队,昆明650034
文献出处：
引用格式：
[1]吴俊杰;黄志良;张谦;向仍湘-.基于ResNet神经网络的情报用户隐式反馈关注度预测)[J].空天预警研究学报,2022(03):201-205
A类：
B类：
情报用户,隐式反馈,浏览,无反馈,导致用户,用户需求,ResNet50,用户关注度,反馈信息,迁移学习,学习方式,用眼,眼动追踪技术,眼动数据,热力图,分类问题
AB值：
0.348249
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