多设备用户交互行为集的个性化智能交互特征挖掘技术研究的开题报告一、研究背景及意义随着移动设备的普及，多设备用户交互行为逐渐成为了研究的热点之一。多设备用户交互行为对于个性化智能交互系统的设计和优化具有重要意义，能够为用户提供更好的使用体验和服务。因此，对多设备用户交互行为进行集中研究和挖掘个性化智能交互特征，有助于提升系统的智能化水平和用户的满意度。二、研究目的本文旨在研究多设备用户交互行为集的个性化智能交互特征挖掘技术，重点探讨以下问题：1.如何建立多设备用户交互行为集的数据模型？2.如何提取多设备用户交互行为数据中的用户特征和设备特征？3.如何利用机器学习算法挖掘多设备用户交互行为数据中的个性化智能交互特征？三、研究方法本文将采用以下研究方法：1.数据获取和处理：收集多设备用户交互行为数据，并对数据进行清洗和处理，建立多设备用户交互行为集的数据模型。2.特征提取和预处理：从多设备用户交互行为数据中提取用户特征和设备特征，并进行预处理和特征归一化。3.机器学习算法建模：综合应用机器学习算法（如聚类、分类、关联规则、神经网络等），挖掘多设备用户交互行为数据中的个性化智能交互特征。4.评估和优化：对系统进行性能评估和优化，以提升挖掘结果的准确性和可靠性。四、研究内容与安排1.绪论1.1研究背景及意义1.2研究目的和意义1.3国内外研究现状分析2.多设备用户交互行为集数据模型的建立2.1数据收集和处理2.2多设备用户交互行为数据模型2.3数据关联和预处理3.多设备用户交互行为特征提取3.1用户特征提取3.2设备特征提取3.3特征预处理和归一化4.个性化智能交互特征挖掘技术研究4.1机器学习算法介绍4.2聚类算法在多设备用户交互行为集数据分析中的应用4.3分类算法在多设备用户交互行为集数据分析中的应用4.4关联规则算法在多设备用户交互行为集数据分析中的应用5.多设备用户交互行为集的个性化智能交互特征挖掘系统设计与实现5.1系统架构设计5.2系统实现技术要点5.3系统集成和测试6.总结与展望6.1主要研究结论6.2研究成果的应用前景6.3还需进一步研究的问题及展望五、预期研究成果通过研究多设备用户交互行为集的个性化智能交互特征挖掘技术，预期达到以下目标：1.建立多设备用户交互行为集的数据模型。2.提取多设备用户交互行为数据中的用户特征和设备特征。3.挖掘多设备用户交互行为数据中的个性化智能交互特征。4.聚合各属性特征，实现全方向的自适应优化，以提升系统的智能化水平和用户的满意度。