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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
孔繁超
基于个性化信息服务中用户偏好随时间变化的特性,采用聚类、关联规则等技术,对用户偏好进行动态挖掘。通过追踪用户需求序列,最终产生Top-N产品推荐,旨在提高推荐系统的推荐质量。然后选取协同过滤算法作对照,并采用MovieLens站点提供的测试数据集。通过对召回率和精度两项指标的分析,表明该动态挖掘算法具有较高的推荐准确度和全面性。
关键词：
个性化信息服务 用户偏好 协同过滤
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
胡昌平 邵其赶 孙高岭
本文以用户偏好对个性化信息服务的影响为切入点,通过网络环境下用户偏好形成和偏好对个性化信息服务的影响分析,对偏好引导下的用户个性化行为的特征、信息获取方式作了研究,提出了个性化信息服务改进的策略。
关键词：
个性化信息服务 用户偏好 信息需求
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
张冬梅
本文论述了Web用户信息挖掘的内容和用户访问模式挖掘的实现方法,从几个方面分析了Web用户访问模式的发现技术在个性化定制服务中的应用。展望了Web访问信息挖掘技术的成熟对提高个性化定制服务水平的前景。
[期刊] 情报学报
[作者]
余以胜 徐剑彬 刘鑫艳
当前情报学科的发展目前呈现出多维度、跨学科等特点,而结合个性化信息推荐算法,可为其注入新活力。本文的研究是为了提高个性化信息推荐的效果,解决个性化信息推荐的稀疏性问题,以期可以促进情报学科的新发展,为此,我们引入了社群挖掘概念,得到TO算法,在协同过滤或关联规则推荐之前先对数据进行社团划分,通过对Book-crossing公开数据集的验证分析,并与对照算法相比,我们发现TO算法的准确率和调和度都最佳。
关键词：
社群挖掘 个性化推荐 情报学科建设
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王绪林 刘培刚
Based on the latest technologies used in Web usage mining,this article mainly discusses the individual information service to Web users It gives many Web log based user clustering algorithms and Web page clustering algorithms These Web mining technologies can be used to effectively mine the chara...
[期刊] 企业经济
[作者]
蒋建洪 马瑞云
本文利用网络爬虫技术爬取个人游记、评论等信息作为初始文本,进行分词、文本过滤等预处理,将复杂网络理论应用于文本挖掘技术,提取文本中主题的关键词,从而进行分类处理得出个人旅游偏好的特征属性,最后采用TOPSIS方法,利用特征属性对下一个备选目的地进行选择排序。本文从蚂蜂窝、同程旅游、携程等旅游网站中随机挑选一位博主,进行旅游偏好特征属性分析,再以桂林各大景点为例,获取满足该博主个人偏好的下一个目的地。对旅游产品企业及旅游部门而言,应用这一技术,可以了解用户需求,提供个性化服务;加强互动,重视口碑营销,形成品
[期刊] 图书情报工作
[作者]
何胜 冯新翎 武群辉 熊太纯 李仁璞
[目的 /意义]大数据背景下,如何构建合适的用户行为模型并基于海量的行为日志数据提供个性化服务,是当前图书馆大数据应用落地迫切需要解决的问题。[方法 /过程]首先分析用户行为模型构建的研究现状及存在的困境,接着密切结合大数据背景下个性化服务的特征,针对性提出基于本体的高校图书馆用户行为模型的构建策略和构建方法,并设计一种利用用户日志库提取用户显性兴趣和隐性需求本体的个性化服务方案,最后给出基于流行的Hadoop大数据分析平台和MapReduce计算框架的图书馆个性化服务的应用案例。[结果/结论]基于本体构
[期刊] 图书情报知识
[作者]
岳子静 张颖怡 章成志
[目的/意义]饮食是人类生存和发展的基本条件之一。挖掘用户的饮食偏好,能够解释不同用户在饮食习惯上的差异。用户饮食偏好挖掘方法的提出,能够拓宽饮食研究的路线。[研究设计/方法]以"大众点评"网站上的用户评论为数据源,结合情感分析,利用基于关键词的向量空间模型方法构建用户饮食偏好模型,在此基础上为网络用户推荐餐馆信息;并提出一种用户饮食偏好模型的评价方法以评估模型构建的效果。[结论/发现]基于用户近期评论内容构建的饮食兴趣模型能够预测用户未来的饮食偏好。根据用户饮食偏好进行餐馆推荐,可在一定程度上为用户提供感兴趣、高质量的餐馆信息,满足用户个性化的饮食需求。[创新/价值]从情感分析的角度,基于用户生成内容挖掘用户饮食偏好,以满足用户的个性化饮食需求;提出的用户兴趣模型评价方法能够有效分析模型的有效性。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
刘启华
提出一个移动互联网环境下用于个性化信息服务的基于情境历史的移动用户偏好挖掘方法,并构建移动旅游信息推荐原型系统CAMTRS。实验结果显示:该方法能较好地获取移动互联网环境下用户的需求偏好,有助于改进个性化推荐系统的预测效果。
关键词：
情境历史 情境感知 移动互联网 用户偏好
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
李广都 李勇
论述了基于Web挖掘的个性化服务研究 ,提出了利用Web挖掘方法的个性化服务研究中的用户聚类、Web页面聚类、用户频繁访问路径发现算法及用户访问路径优化算法。利用这些算法得到的个性化信息可以准确把握用户兴趣模式并对Web信息资源的组织方式进行有效更新 ,从而提高网络信息服务效率 ,为用户提供“一对一”的具备自适应性的智能个性化服务
关键词：
Web 数据挖掘 算法/个性化信息服务
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
郭家义
数字图书馆个性化服务是以分析用户的信息行为为基础的,本文探讨了数字图书馆提供个性化服务过程中用户兴趣的获取与分析,各种信息获取方式的优缺点,以及分析用户信息行为时应该注意的问题。
关键词：
个性化服务 行为 数字图书馆 研究
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
岳子静 章成志 周清清
【目的】挖掘不同地区的用户饮食偏好,从而揭示不同群体的饮食文化差异,并为餐饮业提供建议。【应用背景】传统饮食偏好研究具有数据收集时间长、样本量少、成本高等不足,而社交媒体的迅猛发展,为获取大规模的用户饮食信息、挖掘用户饮食偏好提供了可能。【方法】以"大众点评网"的用户生成内容作为实验数据,挖掘不同地区的用户饮食偏好,揭示不同地区的饮食文化差异。【结果】来自经济相对发达地区的用户饮食偏好较为丰富,同时,地理距离与用户饮食偏好相似性之间存在显著负相关关系。此外,味道、服务、环境受到各地区用户较高的关注。【结论
[期刊] 图书馆理论与实践
[作者]
赵天昀
首先对数字图书馆个性化信息服务过程中用户隐私的范畴、隐私泄露的渠道进行了阐述,揭示了大数据时代下个性化服务中用户隐私保护所面临的挑战;同时,从政策法规和技术层面提出如何构建用户隐私信息保护机制的方法。
关键词：
用户隐私保护 数字图书馆 个性化信息服务
[期刊] 图书情报工作
[作者]
叶春蕾 冯璐 冷伏海
结合数字图书馆注册用户的特征信息和网络需求行为,提出一种满足用户弱信息需求的用户模型,该模型充分考虑用户的各项指标信息,以用户三级需求模型对各项指标进行量化计算,形成用户需求主题库,进而扩展满足其弱信息需求的主题词。实验表明,该模型可以在一定程度上满足用户弱信息需求。
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
侯银秀 李伟卿 王伟军 张婷婷
【目的】识别并获取细粒度的用户偏好信息,优化图书个性化推荐的效果。【方法】使用情感分析方法对用户图书评论进行属性层文本挖掘,通过用户本身的图书评论获取用户对图书属性的偏好;基于每本图书的所有评论的情感计算获得其属性评分;将用户偏好矩阵、图书属性得分矩阵进行匹配,从而实现用户对图书属性情感偏好的个性化推荐。【结果】利用亚马逊图书评论数据作为数据来源分别对传统的协同过滤方法与本文提出的推荐方法进行实验对比。结果表明,本文提出的方法在准确性、召回率、覆盖率上分别提高了0.030、0.097、0.2812。【局限
文献操作()
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