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个人数据空间管理中的任务挖掘策略

中国人民大学 辅仁网/2017-07-01

文献详情
个人数据空间管理中的任务挖掘策略
外文标题:A Task Mining Strategy in Personal Dataspace Management
文献类型:期刊
作者:寇玉波[1]李玉坤[2]孟小峰[3]张相於[4]赵婧[5]
机构:[1]中国人民大学信息学院,北京,100872
[2]中国人民大学信息学院,北京,100872
[3]中国人民大学信息学院,北京,100872
[4]中国人民大学信息学院,北京,100872
[5]中国人民大学信息学院,北京,100872

年:2009
期刊名称:计算机研究与发展
卷:46
期:z2
页码范围:821-827
增刊:不确定
收录情况:中文核心期刊要目总览中国科技核心期刊
所属部门:信息学院
语言:中文
ISSN:1000-1239
链接地址:http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_jsjyjyfz2009z2131.aspx
人气指数:3
浏览次数:3
基金:国家自然科学基金; 国家八六三高技术研究发展计划基金; 哈尔滨工业大学校科研和教改项目
关键词:任务挖掘;用户行为
摘要:在个人数据空间管理过程中,用户需要处理大量异质数据如邮件、文档、图片等.随着用户数据在数量和种类上的增多,如何有效管理这些数据,为用户提供有效的存储及查询服务成为一个具有挑战性的问题.传统数据管理工具如文件系统、桌面搜索工具等并未给用户提供足够的管理能力.究其原因,个人数据空间是由数据、用户以及服务三要素组成.而传统数据管理工具却忽略了用户这一要素,因此仅能在存储路径或全文索引的基础上提供服务.实际上数据与用户之间具有密不可分的联系,个人数据空间中的数据正是来自于用户行为.而用户行为是由一个一个任务组成的.挖掘个人数据中的任务,可以建立起数据间基于用户行为的语义关系,进而可以为用户提供任务视角的数据管理服务以及基于任务的查询服务.正是基于这一思想,提出了基于用户行为挖掘用户任务的方法.通过分析用户行为,发现个人数据由用户行为产生的时序关系,然后根据该时序关系生成用户的任务.实验证明该方法是有效的.
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