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薛佳 (薛佳.) | 栗觅 (栗觅.) | 马理旺 (马理旺.) | 吕胜富 (吕胜富.) | 钟宁 (钟宁.)

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CQVIP

Abstract:

为了解决网上用户的识别问题,研究了基于眼动的隐马尔可夫模型(HMM)的用户识别方法.使用眼动装置获取用户网上行为的眼动数据,并提取显著性眼动特征.使用隐马尔可夫模型分别对不同类型用户建立用户模型,并将用户数据输入模型.利用最大概率原则输出用户类型,并使用优化算法-遗传算法(GA)对HMM进行参数优化,提高了识别准确率.实验结果表明,通过该方法识别网上用户类型是可行的.该研究进一步表明,根据用户的网上行为特点,优化网页结构,能够满足不同用户的个性化需求,还可以对用户的个体行为进行独立挖掘,提高人机交互水平.

Keyword:

用户识别 遗传算法 眼动数据 隐马尔可夫模型 人机交互

Author Community:

  • [ 1 ] [薛佳]北京工业大学 电子信息与控制工程学院 国际WIC研究院,北京100124;脑信息智慧服务北京市国际合作基地,北京100124;磁共振成像脑信息学北京市重点实验室,北京100053
  • [ 2 ] [栗觅]北京工业大学 电子信息与控制工程学院 国际WIC研究院,北京100124;脑信息智慧服务北京市国际合作基地,北京100124;磁共振成像脑信息学北京市重点实验室,北京100053
  • [ 3 ] [马理旺]北京工业大学 电子信息与控制工程学院 国际WIC研究院,北京100124;脑信息智慧服务北京市国际合作基地,北京100124;磁共振成像脑信息学北京市重点实验室,北京100053
  • [ 4 ] [吕胜富]北京工业大学 电子信息与控制工程学院 国际WIC研究院,北京100124;脑信息智慧服务北京市国际合作基地,北京100124;磁共振成像脑信息学北京市重点实验室,北京100053
  • [ 5 ] [钟宁]北京工业大学 电子信息与控制工程学院 国际WIC研究院,北京100124;脑信息智慧服务北京市国际合作基地,北京100124;磁共振成像脑信息学北京市重点实验室,北京100053;日本前桥工科大学生命信息系,日本前桥371-0816

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Source :

计算机技术与发展

ISSN: 1673-629X

Year: 2017

Issue: 2

Volume: 27

Page: 11-14

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