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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
吴丹 武瑜轩
[目的/意义]人工智能技术的发展与应用在推动人类社会变革的同时，也破坏了人与技术之间的信任。探索算法透明度与用户感知可信度间的关系，有助于破除算法黑箱，重塑技术信任，发展可信赖的人工智能。[方法/过程]本研究以微信朋友圈信息流广告为研究平台，招募50位被试开展眼动实验，结合问卷和访谈等方法探究在不同的透明度情境下，用户对个性化推荐广告的感知可信度，进而厘清人与算法间的信任关系，从信任视角提出透明度提升策略。[结果/结论]用户的感知可信度受到透明度程度、透明度内容和结构等因素的影响，未来应当发展合理有效、方便访问、易于理解的算法透明度，以此提高用户信任，推动可信人工智能发展。[局限]研究的样本来源和研究视角单一，后续将扩大实验规模探索不同用户群体的感知可信度差异。
[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] 图书馆杂志
[作者]
施雨 茆意宏 张贵香
数智时代，个性化算法推荐服务迅速发展。关于个性化算法推荐服务用户采纳意愿影响因素的实证研究结论存在不一致的现象，为明确关键影响因素，对该主题实证研究成果进行梳理与再分析，为后续相关研究提供借鉴。本文运用元分析方法，从国内外聚焦个性化算法推荐服务用户采纳意愿的51篇实证研究成果中识别出14个关键影响因素，其中信任、态度、感知愉悦性、交互质量、推荐信息质量等因素对用户采纳意愿作用程度较强。研究时间、社会环境和应用平台类型会对相关变量与个性化算法推荐服务用户采纳意愿之间的关系产生调节作用。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
朱宁 唐娜
文章综合了国内外研究现状,分析信息获取全过程三阶段影响因素,研究了用户信息行为对网络学术信息有效获取和合理利用的影响与作用,提出了用户可信度感知判据指标。采用分析对比的方法,通过典型案例的分析,得出的结论是:网络学术信息获取取决于用户的可信度感知,可信度感知的认识程度支配用户的信息行为,用户的信息行为决定网络学术信息有效获取和合理利用的最终结果。
[期刊] 图书馆
[作者]
朱宁 陈红勤 聂应高
用户对网络学术信息的可信度感知与其影响因素有着密切的联系,而这些影响因素可以归纳为不同的评价指标,通过对其进行定性、定量分析,可得出可信度的正确判断。文章从可信度感知的影响因素和定性、定量分析两个方面,阐述和演示了用户可信度感知的科学方法。
[期刊] 工业工程
[作者]
禹春霞 刘玉茹 高旭
针对当前不具备专业知识的用户难以从海量云服务中选择满足其偏好的云服务商的问题,构建了满足用户需求偏好的云服务商推荐模型。该模型包括以下3部分:首先,从用户角度,通过模糊评价的方法确定并衡量用户对云服务的需求偏好;其次,从云服务商角度,通过模糊评价法和熵权法确定并衡量其满足用户需求的能力;最后,利用相似距离公式,将用户与候选服务商的相似性程度进行排序,向用户推荐最匹配的云服务商。算例结果表明,与传统的推荐方法相比,该模型能够更好地针对用户对云服务各项指标的偏好进行推荐,提高了用户选择云服务商的准确性。
关键词：
云服务 云服务商 需求偏好 个性化推荐
[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]
卞艺杰 赵喆 张庆龙 陶飞飞 邹银马
针对机构知识库资源推荐准确率低的问题,提出基于本体加权向量模型的改进方法,并使用此方法表示机构知识库用户模型,进而给出基于隐性信息和显性信息的兴趣权重计算公式,提出了个性化推荐的总体架构。通过实例验证,该模型在个性化推送系统中的应用可提高系统查全率和查准率。
关键词：
本体 资源推荐 用户模型 机构知识库
[期刊] 工业工程
[作者]
禹春霞 李南南
基于协同过滤推荐技术,构建了面向燃气具的用户个性化推荐模型。首先,根据用户注册信息与评分信息获取目标用户的相似用户以及偏好产品集;然后,根据目标用户的购买偏好确定产品的评价指标,并对偏好产品集进行评价。最后,通过算例分析证明了提出模型对燃气具个性化推荐的可行性和推荐结果的有效性。
关键词：
燃气具 协同过滤 冷启动 个性化推荐
[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] 图书馆杂志
[作者]
宋媛媛 孙坦
个性化推荐系统已成为图书馆提供个性化服务的重要手段,而用户模型则是个性化推荐系统的基础和核心。然而基于关键词的用户模型已经不能够适应用户的个性化信息需求,本文提出了基于 ontology 的用户模型的设想。
[期刊] 图书馆工作与研究
[作者]
彭博
在大数据时代,个性化精准推荐的价值愈加凸显。在二分网络推荐算法基础上,本文提出引入包含用户属性和图书分类信息的三部图推荐方法。对样本借阅数据的实验表明,该推荐方法可以针对不同读者提供满足不同专业需求的借阅推荐。
关键词：
图书推荐 三部图 数据挖掘 推荐算法
[期刊] 商业经济研究
[作者]
丁昭巧
随着网络技术的发展和推广,电子商务得到长足的进展,逐步成为消费者购物以及浏览产品的主要模式。虽然电子商务体系带来了商品购置的便利,但使用者往往产生"商品迷航"的状况。基于此,本文采用调查问卷的方式设计了多Agent技术下的电子商务个性化推荐模型并完成用户感知研究,首先完成个性化推荐模型架构和各部分设计,研究内容用户相似度、协作过滤物品多Agent推荐思想和隐性反馈分析,进而采用设置假定,结合信度、参量、聚类解析完成。研究表明本文设计的电子商务个性化推荐模型能够较好地为使用者进行个性化推荐。
[期刊] 中国流通经济
[作者]
李宝库 郭婷婷
移动商务的发展带来了移动网络信息量的激增,为解决信息超载问题,提升用户体验,帮助消费者更加快捷高效地找到合意的商品或服务信息,许多电商网站开发了移动个性化推荐系统。所谓移动个性化推荐,就是以移动终端为载体,根据用户自身或相似用户过去的偏好和行为向其推荐可能感兴趣的商品或服务信息,是购物消费模式向服务消费模式转变的重要手段。鉴于移动个性化推荐主要依赖于用户信息挖掘,会引起用户对个人隐私信息泄露的关注,因此在推荐模型算法改进和移动营销实践中一定要考虑用户对移动个性化推荐的感知和行为意向。基于探索性因子分析、验
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘曜 潘芳 潘郁 朱晓峰
由个性化推荐的实际应用环境,文章提出一种融合时间上下文信息的基于二分图模型个性化推荐算法。首先引入时间衰减函数对基于二分图模型的SimRank算法进行改进,使得时间对推荐的影响量化成图中节点的关联概率值,设计出融合时间信息的SimRank算法。再与协同过滤算法相结合,最终得到基于融合时间上下文信息的二分图模型的个性化推荐算法。实验结果表明:该算法比传统协同过滤算法以及基于二分图的SimRank算法在推荐的各项指标上有明显提高。
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