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[期刊] 现代管理科学  [作者] 周良  王璇  王宁  
在实时推荐服务中,如果较早的进行个性化推荐,商家通过点击流收集到得信息较少,推出的个性化方案可能并不能精确命中用户的需求,无法转化为顾客的购买行为;如果为了收集到尽量多的信息而延后推荐,那么就面临着用户流失的风险。那么,如何在推荐时间和推荐质量之间进行权衡呢?文章通过博弈论的方法,构建了一个模型,并就其简单情形进行了分析,得出均衡的时间t。
[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。
[期刊] 图书馆杂志  [作者] 杨佳  
大数据时代,信息技术和互联网的发展诱发了信息过载问题。本文针对这一背景以及公共图书馆主动式图书推荐服务中存在的对用户信息需求分析与挖掘不足的情况,构建图书馆个性化新书推荐系统,主要以读者借阅行为为研究对象,通过引入结合基于内容的系统过滤算法以及基于用户人口学特征的推荐算法,设计了个性化新书推荐系统,提高新书的知晓率和借阅率,并通过实验证明该系统的有效性。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 安维  刘启华  张李义  
在分析多样性类型的基础上,重点对信息物理、二次优化、社会化网络和时间感知4种提高个性化推荐多样性的方法进行概括、比较和分析,接着总结推荐系统多样性的主要度量指标。最后,对未来有等深入研究的问题进行展望。研究指出:移动推荐系统的多样性和新颖性研究,信息物理方法应用于推荐系统领域的机理分析,推荐系统的时序多样性和计算量问题以及各种推荐算法的有效组合研究是未来需重点突破的方向。
[期刊] 中国图书馆学报  [作者] 李树青  徐侠  许敏佳  
本文首先提出一种利用读者借阅行为特征来判断图书可推荐质量的思路,并结合读者图书借阅关系所形成的二分网络结构,设计了一种测度图书可推荐质量的迭代算法,从而为个性化图书推荐服务提供了良好的推荐客体。在上述研究的基础上,结合图书类别目录层次、标题语义信息的提取处理方法、基于加权XML模型的用户个性化模式表达方法及其权值扩散策略,提出了三种图书馆个性化图书推荐服务的形式,分别是特定主题的图书推荐服务、现有所借图书的修正型推荐服务和新书推荐服务。最后,文章对相关测试实验及其效果做了必要的说明。图9。表10。参考文献13。
[期刊] 商业经济研究  [作者] 方闽江  
近年来,移动电子商务迎来了强劲的发展势头,给用户带来了更为便捷化、多样化的购物体验,线上交易已经成为人们消费的主要模式。与此同时,随着移动电子商务规模逐年扩大,电商平台与商家数量也在急剧增长,如何找到满足用户兴趣的移动电子商务个性化推荐路径至关重要。因此,本文立足于用户兴趣视角,在论述移动电子商务个性化推荐现状与基本理论的基础上,引入基于移动电商用户兴趣的三维空间模型,探讨在该模型基础上实现移动电子商务个性化推荐的路径。
[期刊] 图书馆论坛  [作者] 叶颖  
随着智慧图书馆发展的深入,越来越多的智能化设备与智慧化系统应用到图书馆各业务流程,各类用户数据不断生成。这些多源且异构的数据能够为图书馆用户画像提供新的分析角度,拓展个性化推荐范围,成为图书馆智慧服务拼图的重要组成部分。文章利用智慧图书馆框架将多源数据按照空间、资源、服务三要素进行汇总与融合,依照用户、资源、关联关系三个维度进行重构,使用相似度进行多角度的个性化推荐。推荐结果表明,多源数据融合的推荐方法能够进行馆藏相似资源、相似用户、相关资源的推荐,还能对未收录的信息资源进行推荐,满足多种场景下的智慧图书馆个性化推荐服务需求。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 田莹颖  
针对用户个人特征并向其提供准确恰当信息的个性化信息推荐研究,一直是学术界和产业界所关注的热点。结合后控词表,对用户分散的、个性化的标注进行处理,并将用户兴趣用向量表示,然后借鉴协同过滤算法的思想,寻找出相似用户集及其内部的资源集。在此基础上,采用相对匹配策略,提出一种基于社会化标签系统的个性化推荐方法。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 王军  张子柯  
认为社会化标签没有特定的组织结构,标签的质量也会有优有劣。此外,同一个社会化标签对不同的人重要程度不尽相同。首先利用信息熵来刻画社会化标签对用户的重要性,然后将基于社会化标签信息熵算法和经典的协同过滤算法的个性化推荐结果进行对比,最后发现基于社会化标签信息熵算法在准确度上提高了10.9%。
[期刊] 中国远程教育  [作者] 何玲  高琳琦  
文章提出了依据学习者兴趣和进度实时推荐出当前和后序学习资料的一种方法。方法通过数据预处理、挖掘邻居学习者和学习资料推荐三个环节实施。数据预处理环节负责组织用来度量学习者兴趣相似程度的数据;邻居挖掘过程以学习者进度和兴趣作为聚类依据,确定邻居学习者;资料推荐环节通过评估邻居学习者的学习效果,推荐学习资料。该个性化推荐算法在综合性强的网络教育平台上有一定实用价值。
[期刊] 中国远程教育  [作者] 王剑  陈涛  
作为一种利用互联网技术实现快速学习的新方式,e-Learning成为帮助学习者实现终身学习的一种重要方式。推荐系统和协作学习作为e-Learning的两种重要形式,将二者结合起来进行考虑具有重要的现实意义。本文将推荐系统和协作学习相结合,针对学习者的个性化特征,考虑学习者不同的学习能力,以更好地配合学习者之间的协作学习。实验结果表明,所提出的系统可以实现个性化的课程推荐,能够满足学习者的个性化需求,增强协作学习能力;协作学习在加深学习效果方面要比个人单独学习更有优势。本研究的意义在于:一是在推荐系统和协作学习混合的环境中考虑了学习者能力这个因素,二是设计出了协作学习的评估和反馈体系。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 唐晓波  钟林霞  王中勤  
文章提出一种基于本体和标签的个性化推荐模型,可以有效解决标签的非等级结构、多样性、模糊性所导致的标签间语义缺乏的问题,从而提高基于社会化标签的个性化推荐效果。将预处理后的社会化标签映射到Word Net中,利用Word Net语义相似度算法计算成功映射的标签的语义,用统计学的方法计算不能成功映射的标签的语义,然后将标签自身频率和标签语义相结合计算用户标签权重,进而计算用户标签特征向量和资源标签特征向量的相似度,最后实现个性化推荐。实验表明,该方法优于传统的基于社会化标签的推荐。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 胡慕海  蔡淑琴  
介绍了耦合情境的个性化推荐问题的形式化定义,评述了松耦合情境的两种主流个性化推荐方法的特点和应用研究,对推荐方法进行了思路辨析和扩展,最后针对松耦合情景的个性化推荐,提炼出一般性的问题求解模式。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 艾斯特  
文章分析推荐系统的国内外研究现状,总结传统推荐系统的不足,据此提出一个基于SOA的混合个性化推荐平台改进方案。在平台的基础上构建基于SOA的混合推荐模型,对影响模型内推荐策略选择的内部因素和外部情境因素进行了详细分析,并指出该平台的优势和实施时应注意的问题。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 黎雪微  应时  洪伟  
[目的/意义]传统推荐方法仅考虑用户过去的兴趣偏好,忽略了用户兴趣偏好的漂移性问题,使得推荐结果过于专门化,不能给用户提供新颖的推荐项目。[方法/过程]文章提出了一种基于语义关联和信息距离的个性化推荐方法,该方法将项目的信息量融入到传统的语义关联相似度中,从而实现了用户兴趣偏好的有益迁移,使推荐得到有效扩展,改善了推荐专门化问题。[结果/结论]通过设计实验验证了信息距离能够对推荐结果产生较大影响,提出的方法可以给用户推荐其感兴趣并且更有价值的项目。随着新项目的不断加入,项目的信息量会动态变化,系统会不断调整推荐列表以适应用户需求。[局限]不足之处在于模拟仿真实验下样本量不足引起的可信度问题,后续的研究将利用爬虫工具收集大数据进行算法测试,验证方法在大样本环境下的有效性。
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