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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
颜端武 陶志恒 李兰彬
文章研究了一种基于ＨＤＰ主题模型的主题文献自动推荐方法，并将其应用于专题情报服务领域知识库构建平台系统的开发。该方法在中文分词和词性标注的基础上，进行文献特征的预筛选获得特征词频分布矩阵，通过ＨＤＰ主题模型生成各文献与文献集的主题分布矩阵，利用余弦相似度计算与时间阈值加权，生成每篇文献的相关文献集并进行主题文献自动推荐。选取雷达领域语料为样本，在面向专题情报服务的领域知识库构建平台系统中进行了主题文献推荐的模块设计和实际应用。
[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] 统计与决策
[作者]
李岱峰 覃正
群组推荐是个性化推荐研究的一个新领域,主要研究如何将群组中的成员作为一个整体进行推荐,目前国内的相关研究较少。现有的群组推荐方法强调应用协同过滤算法分析群组成员的历史记录,发现成员间的内在联系,进而进行个性化推荐。文章认为在这种推荐模式下得到的结果,不能很好地反映群组成员具有共性的偏好信息,主要是因为资源之间缺乏逻辑层面的关联,因此本文构建领域资源分类模型,依据资源属性对资源进行分类,在此基础上构建群组用户的兴趣模型,进而实现相应的推荐算法。
[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] 图书情报工作
[作者]
赵千 耿骞 靳健 韦娱
[目的 /意义]为投稿论文遴选出合适的审稿专家是论文发表过程中关键的一环。随着投稿论文和候选评审专家数量的持续增长,人工指定评审专家的方法在准确性和公平性上的弊端日益显露出来。因此,为进一步提高专家评审的客观性和准确性,笔者从专家知识与专家权威度两个维度对专家建模,并以此为依据为不同主题的投稿论文遴选推荐评审专家。[方法 /过程]首先分析专家知识以及投稿论文的研究内容,并提取两者涉及的多个子研究主题;然后,计算专家知识对投稿论文子主题的覆盖度,并提出融合主题特征与时间特征的权威度算法TTAM来分析专家权威
关键词：
专家推荐 主题覆盖度 专家权威度 权威度
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
屈冰洋 王亚民
[目的/意义]传统的科技信息文献推荐模型没有充分挖掘科技信息文献以及科研人员的本身特征,因此,文章结合深度学习技术获得健壮的用户及文献特征,提高推荐精度。[方法/过程]在传统概率矩阵分解模型中加入科研人员合作作者以及文献文本信息来构建推荐模型。首先,堆叠去噪自编码器(SDA)利用科研人员合作作者信息提取用户特征;其次,融合注意力机制的双向长短时记忆网络(BiLSTM-Attention)利用文献文本信息提取文献特征;最后,在概率矩阵分解方法中,加入用户特征矩阵和文献特征矩阵,从而预测科研人员偏好,实现个性化科技信息文献推荐。[结果/结论]通过实验证明,新提出的方法在模型上具有更好的拟合准确度,提高了推荐效果。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
刘扬
文章分析了学术信息推荐的特性和学术信息质量的影响因素,认为信息质量是提升学术推荐系统性能的重要影响因素。并归纳、分析了推荐系统用户满意度变量,重点考虑了信息质量、信息内容和信息协同3个影响因素,构建了包括信息表述、用户偏好获取、混合推荐、信息质量评估和综合评分5个模块的混合推荐模型,并简述了其实现步骤与方法。
关键词：
学术信息 信息质量 算法 推荐模型
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
叶春蕾 冷伏海
海量的科技文献中蕴含着大量揭示学科内容的主题信息。文章提出了一种新的概率模型:引文—主题概率模型,该模型对文献中的关键词和引文进行联合建模以完成科技文献中的主题内容识别,在获得主题中关键词分布的同时也获得相关主题间的引文分布。实验表明,基于引文—主题模型识别的主题信息能为进一步的主题演化分析提供一定的分析基础。
[期刊] 情报学报
[作者]
何浩 杨海棠
本文介绍一种基于n gram技术的、与语言无关的文献分类方法K meansaxiales (KMA) ,及其在中文文献自动分类中的应用。这种方法将文献转换成由n gram(n个连续的字符 )频次构成的向量。为压缩存储空间、提高处理速度 ,我们运用哈希函数将n gram映射为哈希码 ,对文献的分析实际上以哈希码频次为基础运行。采用KMA算法 ,我们对一个中文数据库进行了自动分类的实验研究 ,在比较实验结果的基础上 ,我们对KMA算法初始参数的选择进行了初步探讨。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
李洁 张国标 周毅 郗玉娟 杨金庆
[目的/意义]为实现科技文献推荐场景要素的交互增强，将各要素交互特性捕捉问题转化为多任务共同优化学习问题，构建基于动态多任务学习的科技文献推荐模型，以进一步提升科技文献推荐性能。[方法/过程]采用多任务学习方法，针对科技文献推荐要素可采集的关键特征进行子任务解构，借助多头注意力机制，进行子任务交互关系的动态学习，在动态学习各任务交互关系的基础上设计科技文献推荐模型。[结果/结论]根据CiteULike数据实验结果，所构建的DMRSTL模型在3个评价指标上均显著优于对比模型，最高差值为AUC指标提升15.51%,MRR指标提升11.90%,nDCG@5指标提升16.45%，且通过任务组合对比实验进一步表明，借助推荐要素的交互增强，可以有效提升科技文献的推荐性能。
[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
赖院根
信息超载和语言障碍影响我国科研人员对外文科技文献的有效获取,如何提高获取效率成为亟待解决的问题。个性化推荐能很好地处理信息超载现象,但当前国内外相关研究都基于单一语种进行,多语种环境下的推荐研究非常缺乏。本文提出网络环境和海量数据背景下的科技文献跨语言推荐模型,并论证用户兴趣特征抽取、语言转换和混合推荐等步骤。利用Web日志挖掘技术,分析基于多种信息行为的整合分析方法抽取用户兴趣特征,以分类表作为参考体系建立用户兴趣表示模型,在用户—特征词转化为用户—类目矩阵的基础上开展推荐研究。
关键词：
科技文献 个性化推荐 跨语言 用户分析
[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] 数字图书馆论坛
[作者]
靳健 杨海慈 李凝 耿骞
评审专家遴选是会议、期刊等投稿论文评审的一项重要步骤。本研究首先依据主题在学科中出现频率,分析待评审论文及候选专家论文的主题重要性;其次,综合考虑主题重要性,构造整数优化模型以高效地为多篇待审文稿推荐评审专家,并加入专家专长与投稿论文的匹配度、评审专家权威性、评审专家工作量分配等因素以满足专家推荐的现实需求;最后,从平均覆盖率、人均审核率和重要性匹配度三个角度对本模型的有效性进行验证。结果表明,提出的优化模型可以较好地完成专家推荐任务。
关键词：
评审专家推荐 主题契合度 整数优化
[期刊] 图书情报工作
[作者]
唐晓波 祝黎 谢力
随着社交网站用户爆炸性增长,寻找与自己兴趣相投的潜在朋友越来越困难。为了有效解决以上问题,基于社会关系理论中的同质性理论和三元闭包关系理论,分别从社会关系和内容两个维度向社交网络用户推荐志同道合的朋友。并利用LDA的扩展模型UserLDA对新浪微博用户进行兴趣主题建模,通过用户-主题概率分布矩阵计算用户相似度,以进行TopN二级好友推荐。在真实微博语料库上进行试验表明该推荐算法有较好的准确性和多样性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
汪涛 潘芳 潘郁 朱晓峰
在针对用户标签的个性化推荐中,为解决因热门标签和资源所导致的标签推荐准确性不足的问题,文章提出了一种融合时间权重的张量分解模型,通过对用户标注标签事件的时间信息建模,计算时间权重,再将权重融入张量分解模型,最后利用分解后的特征向量进行推荐。基于Bibsonomy和LastFM数据集进行的实验结果表明,算法在准确率-召回率和F1指标上均高于其他流行标签推荐模型。通过时间权重的引入,构建融合时间权重的张量分解标签推荐模型,对个性化标签推荐的准确性有较好的提升。
关键词：
个性化推荐 标签 时间加权 张量分解
文献操作()
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文献计量分析
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