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[期刊] 情报学报
[作者]
张晓娟 刘怡均 刘杰 陈卓
个性化学术论文推荐研究旨在为学术用户提供满足其个性化需求的论文列表,有助于解决大数据时代下学术用户精准获取论文困难的问题。该研究一直是推荐系统领域探讨的热点之一,本文对这一研究进行了系统梳理及分析,旨在厘清相关研究的发展脉络与现状,明确未来研究方向,推动相关研究的进一步发展。以国内外期刊、会议中发表的有关个性化学术论文推荐的相关文献作为研究对象,通过归纳总结方法,梳理了个性化学术论文推荐研究中的主要技术,即基于协同过滤的方法、基于内容的方法以及基于图的方法,然后总结了该研究的公开数据集、评价方法和评价指标。研究结果发现,已有工作缺乏对研究者兴趣的全方位建模以及用户隐私保密的相关研究,且在可解释的推荐、面向用户惊喜的推荐以及推荐结果的评价等方面存在不足。最后,基于解决已有研究中存在的不足结合当前推荐系统领域的整体发展趋势,对个性化学术论文推荐的发展方向进行了展望。
关键词:
学术论文 个性化推荐 用户偏好 学术用户
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
易明 邓卫华
标签系统构建的"用户—资源—标签"之间的三元关系为个性化信息推荐提供了新的研究思路,引起了部分学者的密切关注。本文依据推荐算法的不同,总结归纳了国内外基于标签的个性化信息推荐研究的相关成果,分析了现有研究的不足,展望了基于标签的个性化信息推荐研究的趋势。
关键词:
标签 个性化 信息推荐 综述
[期刊] 图书情报工作
[作者]
谢瑞霞 丁敬达 刘超 刘晶
[目的/意义]梳理引文推荐的相关研究,为后续研究提供借鉴和参考。[方法/过程]首先,阐述引文推荐的起源、概念界定和分类;其次,根据研究数据的不同,总结引文推荐基于作者关系、内容过滤、论文关系、计量指标等不同类型数据的多种方法;最后,梳理深度学习技术在引文推荐中的应用实践。[结果/结论]基于大数据和人工智能的学术环境,展望引文推荐未来可能的发展。
关键词:
引文推荐 文献综述 研究数据 深度学习
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
李响 谭静
[目的/意义]提出一种基于潜在语义分析和最大边缘相关性的方法,向用户推荐具有高相关多样性的学术论文。[方法/过程]首先采用潜在语义分析方法处理高维词项—文档空间和用户兴趣向量,取相似度大于阈值的文献形成备选相关文献集;然后根据信息新颖度的思想,利用引文分析方法计算备选文献的差异性;最后使用最大边缘相关性方法处理备选相关文献,形成冗余度小相关多样性高的推荐论文集。[结果/结论]实验结果表明,该方法的推荐准确率和多样性优于其他两种基准方法。[局限]随着文本数据维数增加,算法的时间复杂度增加,耗时增加。
[期刊] 情报学报
[作者]
罗卓然 王玉琦 钱佳佳 陆伟
创新性是学术论文的本质要求,是体现论文学术水平的核心特征,也是学术论文评价的重要指标和依据。首先,本文对国内外学术论文创新性评价的研究现状进行了调研,梳理了创新理论及创新分类研究的主要脉络,概述了学术论文创新性的内涵。其次,从学术论文的全文数据和外部引用关系两个层面,分析了学术论文的创新性评价指标,并从技术角度归纳出三类典型的学术论文创新性评价测度方法以及相关研究。最后,本文总结了学术论文创新性评价研究存在的问题和未来研究热点,以期为学者研判该研究的发展趋势提供参考。
关键词:
论文评价 论文创新性 创新性评价 综述
[期刊] 外国经济与管理
[作者]
孙鲁平 张丽君 汪平
在竞争激烈的网上零售活动中,为了提升消费者的购物体验、培养顾客忠诚,越来越多的电子商务企业开始为顾客提供个性化商品推荐。目前个性化推荐相关文献主要研究如何改进推荐算法、提升推荐质量,而关于个性化推荐与消费者行为之间关系的研究相对较少。这导致学者和电子商务从业人员过于关注推荐算法本身,而忽略了推荐对消费者和电子商务企业的影响。为了帮助学界和业界更好地认识和理解个性化推荐及其研究脉络,本文从个性化推荐的定义和分类、推荐算法和模型、个性化推荐与消费者行为之间的关系这三个方面对现有文献进行了系统的梳理。与现有的相关文献综述不同,本文侧重于探讨个性化推荐与消费者行为之间的关系,主要包括消费者对个性化推荐...
关键词:
个性化推荐 网上购物行为 电子商务
[期刊] 南开管理评论
[作者]
陈梅梅 刘利梅 施驰玮 戴伟辉
为揭示个性化推荐系统的用户决策"黑箱",本文基于决策理论和前人成果提出了研究假设,并基于情境实验的主观调查数据和行为数据,对推荐规模、用户感知和决策之间的关系以及不同决策风格用户在决策中的调节作用进行了实证研究。研究发现:推荐规模扩大,用户感知推荐的吸引力、感知选择难度明显提高,同时对感兴趣商品的回忆效果和搜索深度均显著下降,决策时间显著增加;感知吸引力、感知选择难度会影响用户的选择意向和决策努力,进而对决策质量产生影响;选择意向在用户感知与决策努力之间起部分中介作用;用户决策风格在感知吸引力与决策努力之间起调节作用。
关键词:
推荐规模 用户感知 决策风格 用户决策
[期刊] 情报学报
[作者]
张晓娟 彭琳 李倩
查询推荐是一种提高用户搜索效率的重要技术,其核心任务是帮助用户构造有效查询并以此准确描述用户信息需求。作为当今搜索引擎的核心技术之一,查询推荐吸引了学术界和工业界的广泛关注,一直以来都是信息检索领域中重要的研究主题。本文以国内外会议、期刊发表的有关查询推荐研究的文献为对象,利用归纳总结方法,首先详细梳理了查询推荐中主流方法——基于简单共现信息的方法、基于图模型的方法以及融合多种信息的方法,然后总结评述了评测方法与指标,最后分析了未来可能的研究方向。
关键词:
查询推荐 查询 用户意图 查询会话
[期刊] 情报学报
[作者]
李伟卿 王伟军 黄炜 田萌 张瑞
可解释信息推荐能有效提高推荐结果的可靠性,提升用户信任度和满意度,是未来研究的重要方向之一。了解可解释信息推荐的研究进展,能为可解释推荐研究提供新的思路与借鉴,促进可解释推荐研究的发展。通过对国内外可解释信息推荐相关文献的梳理与分析,深入剖析可解释信息推荐算法与解释机理、推荐解释的媒介与呈现,以及推荐解释评价3个方面的研究现状与不足,尝试对可解释智能推荐系统所关注的“三个W (who, what, why)问题”进行回答,并提出了可解释信息推荐未来的研究方向与课题。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
惠淑敏
认为学术论文评价方法在引导基础研究人员行为和科研产出方面具有重要作用,故有必要制定成本合理、科学公正的评价体系。以文献[3]提出的论文推荐-传播模型为基准,通过控制评价信息中大同行和小同行的比例、评价对象的选择方法以及给推荐者赋权3个策略来优化推荐-传播模型的学术评价功能。运用仿真方法验证优化策略的有效性后,提出利用平台用户的推荐-传播行为,自动计算学术论文影响指数、质量指数和价值指数的方法,从而构建一种新的学术论文评价方法。
关键词:
评价功能 协同过滤 同行评议 优化策略
[期刊] 中国软科学
[作者]
朱岩 林泽楠
随着电子商务的不断发展,如何更好地了解用户需求以提供更令人满意的个性化服务变成了一个十分关键的问题,也就是电子商务推荐系统产生的动因。文章首先介绍了电子商务个性化推荐系统的概念和作用,然后对当前最主要推荐策略的原理、应用进行了描述,随后对这些推荐策略的优劣势进行了深入的分析、评价。接着评述了推荐算法评价的相关难题和研究,再就是对电子商务推荐系统的相关因子研究进行了介绍。在最后部分,文章对将来个性化推荐的研究方向进行了探讨,希望通过这样的探索能进一步推动个性化推荐的相关研究。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
刘春丽 陈爽
[目的/意义]梳理运用科学计量学方法识别与预测学术论文临床影响力的相关文献,以期为推进科学研究临床影响力评价提供借鉴。[方法/过程]通过查阅国内外文献,界定学术论文的临床影响力评价相关概念,明确临床影响力评价问题的学科属性,并阐述学术论文临床影响力评价的动因。在此基础上,分别对临床影响力的量化特征、识别与预测方法进行细致梳理,并列举了获取“跨界引文”数据的工具。[结果/结论 ]在科学计量学视角下识别与预测论文临床影响力方面,已经取得了较为丰富的成果。未来,需要多学科、跨团队专家进行深入的理论探索;加快论文临床影响力评价的数据基础设施建设;推进学术论文临床影响力评价与大语言模型的深度结合,开创学术论文多维度影响力智能化检索与评价的新篇章。
[期刊] 旅游学刊
[作者]
喻学才
一、关于旅游文学存在的意义 ①旅游文学可以帮助我们认识生存环境并提高保护生存环境的自觉性。②旅游文学可以通过读者的阅读,改变人的心理结构和思维定势,扩大现代人的智力空间。③可以陶冶人的性灵。④可以从名胜古迹中感受人类文明成长的历史,培养人们对人类、民族、祖国的爱。以上四点为
[期刊] 职教论坛
[作者]
林克松 李杰 陈凤英 朱德全
统筹发展、均衡发展以及一体化发展是当前我国职业教育公平治理的三种范式。文章以在"中国知网"检索到的有关职业教育统筹发展、职业教育均衡发展、职业教育一体化发展的学术论文为研究材料,采用内容分析法,对相关职业教育公平治理三种范式的文献从研究的时间序列和主题分布进行了分析,并在此基础上提出了未来我国职业教育公平治理研究的走向和建议。
[期刊] 中国远程教育
[作者]
赵学孔 徐晓东 龙世荣
以用户需求为中心的个性化学习环境构建是e-Learning未来的发展趋势,也是当前远程教育及智慧教育领域研究的热点。针对个性化e-Learning学习环境的"适应性"问题,从用户认知水平维度切入,利用邻近区用户群(邻居用户)相似性规则提出了一种Web环境下个性化学习路径生成的协同推荐机制,并通过架构设计、系统建模、路径提取及算法设计四个方面重点剖析了自适应学习系统(Adaptive Learning System,ALS)协同推荐机制的技术解决方案,通过系列实验设计、实施以及数据分析对其有效性进行了验证。
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