Entdeckung und Modellierung von Verbraucheremotionen und Surfverhalten

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Details

Heute ist die Welt von Interesse. Die Menge der im Internet verfügbaren Informationen hat erheblich zugenommen. Aber das Sammeln von nützlichen Informationen aus dem Internet hat sich zu einer der schwierigsten Aufgaben im aktuellen Szenario entwickelt. Die Menschen sind an den relevanten Informationen aus dem Internet interessiert. Die Systeme zur Informationsbeschaffung im Internet erfüllen die Anforderungen der Benutzer, indem sie ihre Informationsbedürfnisse erfassen. Aus diesem Grund werden Benutzerprofile zur Beschreibung des Hintergrundwissens der Benutzer erstellt. Die Benutzerprofile stellen die Konzeptmodelle dar, die der Benutzer beim Sammeln von Webinformationen besitzt. Unser System nutzt die Ontologie-Fähigkeit der Suchmaschine, um die abgerufenen Informationsinhalte mit den Emotionen und dem Verhalten des Benutzers in Einklang zu bringen und präsentiert Suchfunktionen für eine Webanwendung. Assoziationsregel-Mining wird verwendet, um die Wissensbasis zu clustern und sie in die Webdatenbank zu indexieren. Diese Forschungsarbeit konzentriert sich auf die Erstellung einer auf periodischen Mustern basierenden Webnutzungsontologie unter Verwendung eines semantischen Webnutzungs-Mining-Ansatzes.

Autorentext

Prof. Sandhiya Ravi ist Mitglied des Redaktionsausschusses renommierter Zeitschriften wie Hon'ble Editorial Board of the IJBST Journal Group, International Journal of Computer Applications Technology and Research IJCATR Journal. Sie ist aktives Mitglied der Telemedicine Society of India.

Weitere Informationen

  • Allgemeine Informationen
    • GTIN 09786204890401
    • Sprache Deutsch
    • Genre Grundlagen Psychologie
    • Größe H220mm x B150mm x T4mm
    • Jahr 2022
    • EAN 9786204890401
    • Format Kartonierter Einband
    • ISBN 978-620-4-89040-1
    • Veröffentlichung 22.06.2022
    • Titel Entdeckung und Modellierung von Verbraucheremotionen und Surfverhalten
    • Autor Sandhiya Ravi
    • Untertitel Erstellung einer personalisierten Ontologie
    • Gewicht 96g
    • Herausgeber Verlag Unser Wissen
    • Anzahl Seiten 52

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