基于互联网文本挖掘的用户意图感知

能否准确感知用户意图是创新设计的关键,传统用户意图研究方法费时费力且容易忽略重要因素.论文提出,用户意图表达的是用户对一个对象的期望集合,而基于该对象分布在互联网的海量数据隐藏着这个集合的所有因素.通过互联网文本挖掘技术获取该用户意图有关的因素,并把这些因素与用户意图等价起来.为了验证它们的等价关系,论文以可穿戴智能设备为研究对象,采用正反问卷法对因素集合的真实度进行测量.同时,论文从多个维度分析了文本挖掘获取因素的科学性,并与传统用户意图研究方法进行交叉对比,研究结果表明基于互联网文本挖掘技术的用户意图求解方案具有可行性且优点较多.论文所用方法适用于所有类似用户意图这种复杂对象的建模与求解.