上下文感知用户行为推理：理论与应用

该篇论文《基于本体上下文感知的用户行为推理研究》由徐雄威和张攀两位作者共同完成，他们在中国科技论文在线上发表，受到网络时代的科技论文快速共享研究基金（20121140004）以及武汉理工大学研究生自主创新项目基金（2012-ZY-081）的支持。高曙教授是通信联系人，专注于智能计算和数据挖掘领域。 论文的核心内容围绕用户行为分析展开，首先强调了收集用户行为信息的重要性，这包括通过各种途径如服务器端web日志获取数据。作者认识到数据的质量直接影响分析结果，因此在收集后会进行分类和去噪处理，以提高数据的准确性和有效性。 接下来，研究者构建了一个多维度和多层次的用户行为分类系统，这有助于更精细地理解用户的行为模式。他们利用本体上下文感知的概念，这是一种将领域知识和用户行为相结合的方法，以便更好地理解和预测用户的行为。本体在这一过程中扮演了关键角色，它提供了一种结构化的知识表示，使模型能够理解和推理复杂的用户行为关联。 论文的核心部分是用户行为模型和用户兴趣模型的构建，这些模型是基于本体上下文感知的，能够实时监测和分析用户行为，从而动态揭示用户的兴趣点。通过推理规则的应用，研究人员能够对用户行为进行深度分析，进而为个性化推荐或用户体验优化提供依据。 关键词“上下文感知”、“本体”、“用户行为”、“用户兴趣”和“上下文推理”突出了论文的主要关注点，反映出作者对如何在复杂的信息环境中有效利用上下文信息来理解用户行为和兴趣的深入探索。 这篇论文是一项重要的理论研究，旨在通过技术手段提升用户行为分析的精确度和效率，为互联网服务提供商和数据分析专家提供了新的方法论和工具，以更好地理解和满足用户需求。