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[期刊] 图书情报工作
[作者]
苏玉召 赵妍 许德山
Web个性化研究的关键技术是推荐系统,其作用是根据用户模型推荐个性化内容,当前推荐技术的研究主要包括四种模式:基于规则过滤、基于内容过滤、基于协作过滤和混合过滤模式。前三种工作模式采用的是传统技术和方法,根据当前推荐系统研究的重点和热点,提出一种Web个性化应用的智能过滤推荐模式。智能过滤推荐模式组合采用以上三种工作模式的优点、避免前三种单一模式的缺点。该方法的突出特点是根据离线学习模型提取的用户偏好特征,实现在线智能推荐。
[期刊] 工业工程
[作者]
刘畅 吴清烈
为了对用户的产品定制决策进行动态辅助和引导,让用户在大规模定制系统中的产品配置过程变得更简单、方便,在产品定制环节引入了协同过滤推荐算法的思想,并结合大规模定制的特点对推荐算法进行适当改进后提出了一种新的面向大规模定制的个性化推荐算法。给出一个手机定制的实例,对算法产生推荐结果的具体过程进行了模拟与分析。仿真实验产生的可行推荐方案表明,该算法对于解决大规模定制模式下的个性化推荐问题是可行有效的。
[期刊] 图书馆学研究
[作者]
田磊 任国恒 王伟
图书借阅是图书馆最基本的服务,根据用户的借阅爱好为其自动地推荐相关图书是解决图书借阅效率与可靠性等问题的关键。为了提高图书推荐的准确率,本文利用改进的K-mean算法对借阅用户的类别与偏好性进行了系统的分析,然后通过构造用户借阅偏好性矩阵与用户相似性度量,采用协同过滤算法实现了图书借阅的个性化推荐。实验结果表明,本文算法可根据用户的借阅爱好准确地为其推荐图书,整体上具有较高的性能。
关键词：
图书推荐 协同过滤 聚类分析 阅读偏好
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
孙传明 周炎 涂燕
针对传统协同过滤算法存在的数据稀疏性和推荐范围问题，提出一种混合协同过滤推荐方法.该方法将两种传统算法结合，并综合考虑了项目标签属性等信息.首先利用基于项目的协同过滤算法生成预测评分，并替换原始用户-项目评分矩阵中的零值.其次利用基于用户的协同过滤算法计算填充后矩阵的用户相似度，以及预测评分并产生最终推荐.最后基于MovieLens数据集实验证明，本方法能够有效提高推荐精度，扩大推荐范围.
关键词：
协同过滤 个性化推荐 项目属性 相似度
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
邵康 张建伟
文章提出的基于Web文本挖掘的个性化推荐模型是从Web交易事务中挖掘出与当前用户会话相似度最高的会话集,该模型将BM25F运用到了文本挖掘中。BM25F模型最初用在搜索引擎中,在个性化推荐中用来计算文本文档的相似性是可行的,并且通过实验分析,其推荐结果更加优于传统的TF*IDF模型,因为BM25F计算的权重精确度大幅提高,进而提高了推荐的精确度。此外该模型能有效地跟踪用户的当前偏好,对用户随时改变兴趣偏好能及时作出响应。
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
丁德红 方逵 王娟 朱幸辉
针对专门的农业知识库,使用基于内容过滤的推荐方法,建立了农民用户兴趣模型和文档特征模型。在用户兴趣模型和文档特征模型中,针对特征项在不同表空间的分布情况,以及HTML文档结构对特征项权重的影响,通过改进传统特征项提取算法,提高了推荐模型的精度。结果表明,随着用户数的增加,农业信息推荐模型的查准率和查全率不断加大,说明模型的精确度不断提高。
[期刊] 情报科学
[作者]
申彦 宋新平 聂鹏
【目的/意义】针对主流APPS推荐系统一般仅能推荐同类别APPS的现状,提出了一种基于协同过滤的APPS跨类别推荐算法(APPSR)。【方法/过程】该算法先对APPS进行聚类,考虑APPS簇间相似度,对未评分APPS进行评分预测,构建无缺失的用户-APPS评分矩阵。在传统协同过滤技术的基础之上,引入了时间权重函数与热门APPS惩罚机制,体现了用户兴趣的时效性,消除了热门APPS对推荐结果的影响。根据不同用户对多种APPS的评分,预测用户对其它类别APPS的喜好,为用户提供跨类别的APPS个性化推荐。【结果
关键词：
协同过滤 智能应用推荐 个性化推荐
[期刊] 图书情报工作
[作者]
耿立校 晋高杰 李亚函 孙卫忠 马士豪
[目的 /意义]基于内容的过滤推荐中,针对向量空间模型表示文本时容易造成维度灾难的问题,提出利用余弦值r与匹配度值Sim相结合的方法对原有模型进行改进。[方法 /过程]由文献资源和用户兴趣分别筛选出权重较大特征词的词向量,进而由公式计算余弦值r,结合对应的特征词权重进一步计算出匹配度值Sim,将其作为向目标用户推荐文献的依据,并利用河北工业大学图书馆的相关数据对改进模型、向量空间模型及LDA主题模型进行实验,最后利用查准率、召回率、F1值及运行时间等评价指标对3种模型的实验结果进行分析。[结果 /结论]实验结果表明所提出的改进模型相比较于实验中的向量空间模型与LDA主题模型具有更高的应用价值与运行效率。
[期刊] 中国远程教育
[作者]
孙歆 王永固 邱飞岳
在线学习资源建设已经成为了当今数字化学习研究的热点问题。本文以学习过程中学习者学习行为和在线学习资源的特点为基础,结合协同过滤算法,设计了基于协同过滤技术的在线学习资源个性化推荐系统模型。实践证明,该模型可以更好地为学习者创造数字化学习环境,提高学习者的自主学习效率。
关键词：
协同过滤 个性化推荐 学习行为 自主学习
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
郭秋萍 王全兰
基于Web挖掘的理论与技术,设计了一个图书馆服务推荐系统模型。该模型采用离线部分挖掘与在线部分挖掘相分离的思路,解决了服务推荐的实时性与准确性的平衡问题。并重点针对在线部分的推荐算法,给出了具体构建方法及其实现过程,为同类研究提供了一种有益参考。
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
陈梅梅 薛康杰
【目的】在基于张量分解的个性化推荐中,解决因UGC标签冗余、热门标签和资源影响用户个性化兴趣所导致的推荐准确性降低问题。【方法】提出一种改进的基于张量分解模型的个性化推荐算法,引入标签综合共现结合谱聚类的方法,借鉴TF-IDF中IDF的思想提出一种基于共现标签和资源的热门惩罚机制,对基于三元关系的初始张量进行重新定义。【结果】基于Last.fm数据集的仿真实验结果表明,从准确率、召回率和F1值各项指标上,本文提出的算法均有良好表现,综合共现谱聚类的引入使得推荐算法在F1值上平均提升5.91%,基于IDF改
[期刊] 情报学报
[作者]
熊回香 杨雪萍 高连花
Web2.0的发展带来网络信息指数增长,给用户带来大量的信息和知识的同时,也引发了"信息过载"和"信息迷航"等问题,在一定程度上削弱了用户检索体验,而以"用户为中心"的个性化信息服务成为学术界和产业界关注的热点。已有研究大部分建立的是单用户兴趣模型,忽略了某些系统为群体用户提供个性化服务的需要等,本文在对社会化标签用户特征进行关联分析后,构建了基于社会化标签的单用户兴趣模型和群用户兴趣模型,并在此基础上,借鉴协同过滤算法的思想,架构了基于标签的单用户和群用户个性化信息服务流程框架,以期为社会化标注系统中信
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
冉从敬 宋凯
[目的/意义]高校专利具有数量多、价值度高、转化率低等特征，推动高校专利向企业转化，对解决高校专利转化困境、提升企业科技能力、支持知识强国建设具有重要意义。[方法/过程]将个性化推荐引入到高校专利转化过程中，以主题模型、文本聚类、文本相似度计算作为技术支撑，将基于内容和基于协同过滤的推荐方式相结合，采用混合方法构建高校专利个性化推荐模型，选取特定技术领域与目标企业，根据目标企业技术重点和薄弱领域，推送高校专利推荐列表，以提升高校专利转化率，促进校企产学研合作。[结果/结论]以区块链为技术领域，以平安科技为目标企业，对高校专利个性化推荐模型进行验证，明确了平安科技的技术重点主题和技术薄弱主题，将基于技术重点的内容推荐和基于技术竞争者的协同过滤推荐结合，通过混合方法形成完整的专利推荐列表，在注重目标企业当前研究重点的基础上，又兼顾其潜在技术需求，为推动高校专利转化提供了实践路径。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
武慧娟 徐宝祥 周兰萍
对国外基于标签的个性化信息推荐模型的研究背景进行述评,根据标签系统中用户、资源、标签组织方式的不同,将基于标签的个性化信息推荐的研究归为三类——基于图论、基于张量和基于主题模型进行分析,详细阐述各自的特征和可能存在的问题等,最后针对目前的研究状况,提出未来需要解决的问题,希望我国图书情报领域能够借鉴国外这一领域相关研究成果。
关键词：
信息推荐 个性化 标签
[期刊] 图书情报工作
[作者]
安德智 刘光明 章恒
针对目前传统数字图书馆无法为用户提供准确个性的图书推荐服务的问题,提出构建基于协同过滤的图书智能推荐系统。首先对图书进行聚类,构建无缺失的图书评价矩阵,在此基础上根据读者对相似图书的评分预测读者的兴趣爱好,为读者提供个性化的图书推荐。该方法在评分数据极端稀疏的情况下也可以为读者作出准确的图书推荐。最后通过实验验证该推荐方法的有效性和实用性。
关键词：
数据挖掘 协同过滤 图书推荐
文献操作()
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文献计量分析
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