H - Electricity – 04 – L
Patent
H - Electricity
04
L
H04L 12/16 (2006.01) G06F 17/30 (2006.01)
Patent
CA 2378765
Techniques for determining user types based on multi-modal clustering are provided. The topology, content and usage of a document collection or web site is determined. The user paths are identified using longest repeating subsequence techniques and a multi-modal information need vector is determined for each significant user path. Multi-modal vectors for each document in the significant path, content, uniform resource locators, inlink and outlink multi-modal vectors are determined and combined based on path position and access frequency. Multi- modal clustering is performed based on a multi-modal similarity function and a specified measure of similarity using a type of multi-modal clustering such as K-means or wavefront clustering. The identified clusters may be further analyzed based on changes to the weighting of the corresponding content, url, inlinks and outlinks multi-modal feature vectors.
Des techniques fondées sur le regroupement multimodal sont proposées pour déterminer des types d'utilisateur. La topologie, le contenu et l'usage d'une collection de documents ou d'un site Web sont définis. Les chemins d'accès de l'utilisateur sont identifiés par les techniques de la plus longue sous-séquence répétitive et un vecteur de besoin informationnel multimodal est défini pour chaque chemin d'accès utilisateur significatif. Des vecteurs multimodaux pour chaque document dans le chemin d'accès significatif , un contenu, des adresses URL et des vecteurs multimodaux de liens entrants et sortants sont déterminés et combinés selon la position des chemins d'accès et la fréquence des accès. Le fonctionnement du regroupement multimodal est fondé sur une fonction de similarité multimodale et une mesure précise de la similarité utilisant un type de regroupement tel la classification automatique à K ou de front d'onde. Les regroupements identifiés peuvent être ensuite analysés en fonction des changements de la pondération des vecteurs d'attributs multimodaux correspondant aux contenus, url et liens entrants et sortants.
Chi Ed H.
Heer Jeffery
Pirolli Peter L.
Sim & Mcburney
Xerox Corporation
LandOfFree
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