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[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] 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] 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] 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] 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] 现代管理科学
[作者]
李宝库 高玉平 郭婷婷
文章基于VAM模型,将用户感知价值分为功能价值、体验价值和安全价值三个维度,提出了感知价值影响用户移动个性化推荐采纳意愿的假设,采用实证调研的方法对假设进行了检验。结果表明:功能价值和体验价值均显著正向影响用户移动个性化推荐采纳意愿,安全价值的影响稍弱;在收益和损失方面,感知有用性、感知易用性、情境特性、感知费用和感知风险对不同维度感知价值的影响程度存在差异。
[期刊] 现代管理科学
[作者]
李宝库 高玉平 郭婷婷
文章基于VAM模型,将用户感知价值分为功能价值、体验价值和安全价值三个维度,提出了感知价值影响用户移动个性化推荐采纳意愿的假设,采用实证调研的方法对假设进行了检验。结果表明:功能价值和体验价值均显著正向影响用户移动个性化推荐采纳意愿,安全价值的影响稍弱;在收益和损失方面,感知有用性、感知易用性、情境特性、感知费用和感知风险对不同维度感知价值的影响程度存在差异。
[期刊] 现代管理科学
[作者]
李宝库 高玉平 郭婷婷
文章基于VAM模型,将用户感知价值分为功能价值、体验价值和安全价值三个维度,提出了感知价值影响用户移动个性化推荐采纳意愿的假设,采用实证调研的方法对假设进行了检验。结果表明:功能价值和体验价值均显著正向影响用户移动个性化推荐采纳意愿,安全价值的影响稍弱;在收益和损失方面,感知有用性、感知易用性、情境特性、感知费用和感知风险对不同维度感知价值的影响程度存在差异。
[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] 情报科学
[作者]
崔金栋 杜文强 关杨 罗文达
【目的/意义】随着LDA模型成为微博信息推荐的主要工具,众多的LDA演化模型的使用问题成为研究者亟待解决地问题。【方法/过程】首先,从演化发展角度对LDA模型运行机理进行了解析,揭示了模型使用的先决条件和算法内涵;其次,从不同需求的视角揭示了RB-LDA、RT-LDA、C-LDA、MB-LDA等扩展模型对LDA模型的功能性补充;最后,提出LDA模型的技术演化方向。【结果/结论】结果表明可利用微型本体来提升语义性、利用多种模型融合来提升精度、利用大数据来提升数据质量是LDA模型未来的演化方向,可使LDA模型
关键词：
LDA 模型融合 本体 大数据
[期刊] 图书馆学研究
[作者]
张剑
随着信息技术、移动技术的飞速发展,移动学习已经成为教育领域研究的焦点。文章首先对移动学习、推荐系统等相关理论进行简单介绍,探讨基于学习情境的个性化过程,最后提出了基于学习情境的个性化移动学习推荐系统模型,为我国移动学习提供参考与借鉴。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
刘凯 王伟军 黄英辉 方璐
与面向机器的推荐系统不同，个性化推荐系统面向的是作为系统使用主体的人。推荐系统发展的实践呼唤以用户为中心的个性化推荐系统理论体系的形成与完善。文章试图从理论上抽象并构建这一体系，分别从学科基础、发展阶段、本质、体系构架和评价指标５个方面进行具体阐释，首次提出个性化推荐系统的本质是认知助手，以及情境、用户、资源融合下的Ｈ３Ｗ体系构架。本文有待开展进一步的细致工作对该理论体系进行补充、完善和修正。
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
陈梅梅 薛康杰
【目的】在基于张量分解的个性化推荐中,解决因UGC标签冗余、热门标签和资源影响用户个性化兴趣所导致的推荐准确性降低问题。【方法】提出一种改进的基于张量分解模型的个性化推荐算法,引入标签综合共现结合谱聚类的方法,借鉴TF-IDF中IDF的思想提出一种基于共现标签和资源的热门惩罚机制,对基于三元关系的初始张量进行重新定义。【结果】基于Last.fm数据集的仿真实验结果表明,从准确率、召回率和F1值各项指标上,本文提出的算法均有良好表现,综合共现谱聚类的引入使得推荐算法在F1值上平均提升5.91%,基于IDF改
[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。
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