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XQSV：一种变结构网络模拟中国象棋中人类对弈
介绍了一种创新的深度学习架构 XQSV，它模拟了中国象棋中人类玩家的行为模式。通过动态改变结构配置，XQSV 能够根据其训练数据的特定子集来优化性能。实证评估表明，XQSV 在训练 Elo 范围内具有约 40% 的预测准确率，并成功模拟了该
PDF5 days ago
DELRec: 提炼序列模式以增强基于 LLM 的推荐
提出了 DELRec 框架，通过两种策略提取 SR 模型展示的行为模式，从而帮助 LLMs 更有效地执行 SR 任务。在三个真实数据集上的广泛实验结果验证了 DELRec 框架的有效性。
PDF23 days ago
从点击到安全：通过鼠标动态研究连续认证
鼠标运动动力学作为连续用户认证的一个可靠指标，通过分析用户在高强度和低强度界面交互中的鼠标运动模式，机器学习模型在捕捉和解释用户行为细微差别方面展现出了良好的表现，并在用户验证方面取得了进展。研究为增强计算机安全的持续努力做出了贡献，突显了
PDF4 months ago
使用增量评估挖掘最小的行为模式集
采用增量计算和修剪策略改进 COBPAM 方法，实现复杂、灵活流程的行为模式挖掘，提供关于流程的洞察力。
PDF5 months ago
通过移动电话传感器的人格特质推断：一种机器学习方法
通过手机传感器收集的活动数据可可靠地预测人的个性。使用从加速度计记录和运动模式计算出的指标，我们能够在两类问题上预测用户的个性，F1 得分最高可达 0.78。这些新颖的个性指标为社会科学的未来研究开辟了新的途径。我们的结果揭示了不同的行为模
PDF6 months ago
人类如何平衡个人利益与他人利益的可预测性
使用最先进的三个聊天机器人进行 78 个实验，研究其对独裁者游戏决策的能力，发现只有 GPT-4 能准确捕捉到行为模式，包括自利、不公不平等和完全利他三类，但 GPT-4 普遍高估了他人关注行为，并夸大了不公不平等和完全利他者的比例，这对人
PDFa year ago
大型语言模型的个性 —— 基于 ChatGPT (ENFJ) 和 Bard (ISTJ) 的实证研究
本研究使用心理学框架来考察 Large Language Models 的行为模式，通过评估 ChatGPT 的人格类型及其在其他七种语言和其他四种模型上的跨语言影响，研究指出在指令或情境提示下，ChatGPT 始终保持其 ENFJ 人格，
PDFa year ago
以心智模型为中心的人工智能共生景观
本文介绍了一种更加广泛适用的人工智能框架 —— 广义人类感知交互（GHAI），通过六类（心理）模型来捕捉人工智能领域中的各种工作，并确定这些工作支持的基本行为模式。使用该框架可以确定当前文献中的潜在差距，提出未来的研究方向以解决这些缺陷。
PDF2 years ago
基于人工智能的行为点击流数据再识别
本研究证明了基于行为模式的人员再识别可以通过类似的技术成功实现，也证明了数据扰动并不能提供保护，但合成数据可以提供一个具有弹性的可行的替代方案。
PDF2 years ago
WWW面向长时间依赖用户序列的神经混合推荐器
本文研究了如何建立一个模型，利用不同的时间范围和动态来适应不同的请求上下文，并提出了一种神经多时间范围混合模型 (M3)，以处理用户行为短期和长期依赖问题。该方法通过使用不同时间范围的模型组合，并针对不同的上下文信息学习门控机制来增强效果。
PDF5 years ago
电商搜索中查询性能的预测
本文研究通过用户与搜索结果的互动来评估电子商务搜索引擎的表现，并通过分析用户行为模式和构建分类器来预测查询性能，最终取得了平均 0.75 的 AUC。
PDF6 years ago
KDD在线游戏中人类行为模式挖掘的非负张量分解
本研究使用非负张量分解技术，分析 League of Legends 游戏中 1000 名玩家约 10 万场比赛的游戏历史，以及他们的游戏策略和技能提高过程，从而发现隐藏的相关行为模式。
PDF7 years ago