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[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
胡昌平 孙高岭
传统的网络协同推荐服务对用户行为数据进行统一挖掘处理,但在处理分散数据时,难以开展协同服务。由此,推荐服务系统的可扩展问题日益凸显。实际上,用户信息行为与需求层次结构的对应关系已为构建可扩展的个性化协同推荐服务系统提供了一种新思路。可扩展的个性化协同推荐服务模型从需求层出发,通过行为层、过滤层、推荐层、交互层和资源库的扩展,最终实现个性化协同推荐系统的可扩展性。
[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。
关键词：
情景 个性化 推荐
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张鼐 周年喜 张英
本文在分析用户文档和文献个性化推荐特点的基础上,提出了一个基于语义扩展的个性化推荐方法。试验结果表明,采用本方法在提高用户满意度上明显优于传统的基于关键词的方法。
关键词：
个性化 知识管理 语义扩展 电子商务
[期刊] 图书情报工作
[作者]
袁虎声 赵洗尘
［目的／意义］在应用大数据提升图书馆服务的背景下，为提高借阅推荐的有效性，设计一种基于加权借阅网络的个性化推荐算法。［方法／过程］引入复杂网络理论的分析方法，以深圳大学城图书馆的实际借阅数据为例，证明借阅网络具有二分图特性和ＢＡ无标度网络特性，具备个性化推荐的条件；通过构建读者借阅子网，采用能量传递六步法，实现个性化图书借阅推荐。［结果／结论］实际借阅数据的验证结果表明，算法是有效且具有实际应用意义的。
关键词：
复杂网络 借阅推荐 大数据 图书馆
[期刊] 图书馆
[作者]
吴志强 王义翠 马慧娟
基于用户-资源协同驱动的个性化信息推荐服务是一种在分析预测用户个体信息需求基础上向用户主动提供其可能需要但又无法获取的信息资源的服务方式。本文在阐述协同信息推荐服务系统基础上,对协同信息推荐应用于数字图书馆个性化服务的研究现状进行分析,总结出协同信息推荐在数字图书馆个性化服务中的重要作用,并提出了基于用户-资源协同驱动的数字图书馆个性化信息推荐服务模型。
关键词：
协同信息推荐 个性化信息服务 数字图书馆
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
冯蕾 张宇光 唐丽
本文将复杂网络理论引入图书馆个性化信息服务的实际问题中,探讨在复杂网络理论下个性化信息推荐服务的模型。在图书馆个性化服务领域引入复杂网络理论,以复杂性科学的高度研究图书馆的个性化推荐服务,可以进一步提升图书馆个性化推荐服务的质量。
关键词：
复杂网络 图书馆 个性化信息服务
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
刘爱琴 李永清
资源分类不合理,资源检索机制不完善是当前高校图书馆数字化建设中面临的一个重要问题。本文基于SOM神经网络聚类算法无参数、精准度高和客观性强的特点,首先对山西大学图书馆用web访问行为进行聚类和优化分析。其中,聚类算法分为粗调整和微调整两个优化阶段,以保证聚类效果和聚类速率的提升。其次,基于对用户分析结果的输出,将用户个人特征信息、用户行为数据以及文献数据库等相关数据资源进行筛选整合,形成可靠性和可用性更高的关联数据集,并结合语义检索和属性值匹配等技术,构建了高校图书馆用户个性化服务推荐系统。最后对系统进行
[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。
关键词：
图书借阅网络 二分网络 个性化推荐
[期刊] 图书馆学研究
[作者]
田磊 任国恒 王伟
图书借阅是图书馆最基本的服务,根据用户的借阅爱好为其自动地推荐相关图书是解决图书借阅效率与可靠性等问题的关键。为了提高图书推荐的准确率,本文利用改进的K-mean算法对借阅用户的类别与偏好性进行了系统的分析,然后通过构造用户借阅偏好性矩阵与用户相似性度量,采用协同过滤算法实现了图书借阅的个性化推荐。实验结果表明,本文算法可根据用户的借阅爱好准确地为其推荐图书,整体上具有较高的性能。
关键词：
图书推荐 协同过滤 聚类分析 阅读偏好
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
孙传明 周炎 涂燕
针对传统协同过滤算法存在的数据稀疏性和推荐范围问题，提出一种混合协同过滤推荐方法.该方法将两种传统算法结合，并综合考虑了项目标签属性等信息.首先利用基于项目的协同过滤算法生成预测评分，并替换原始用户-项目评分矩阵中的零值.其次利用基于用户的协同过滤算法计算填充后矩阵的用户相似度，以及预测评分并产生最终推荐.最后基于MovieLens数据集实验证明，本方法能够有效提高推荐精度，扩大推荐范围.
关键词：
协同过滤 个性化推荐 项目属性 相似度
[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。
关键词：
协同过滤 聚类分析 数据挖掘 信息服务
[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。
关键词：
网络教育 学习进度 学习效果 邻居挖掘
[期刊] 图书情报工作
[作者]
曹高辉 毛进
针对B2C电子商务系统中"信息过载"与"信息缺失"共存的问题,在综合分析电子商务个性化推荐技术和协同标注基础上,提出采用协同标注方法构建推荐系统为顾客提供个性化的商品信息,描述该系统的总体结构,并对系统中的概念生成器、查询分析器、商品标签地图等功能模块进行详细论述。
关键词：
推荐系统 协同标注系统 概念空间
[期刊] 情报科学
[作者]
李宇航 夏绍模 程华亮
【目的/意义】在大数据环境下,借鉴迁移学习概念,对移动图书馆收集的用户评分数据进行分析解决个性化推荐问题。【方法/过程】构建跨域协同过滤模型,共享跨域特征信息,重构评分矩阵实现个性化推荐。【结果/结论】案例结果表明跨域协同过滤模型能够解决移动图书馆推荐系统初期数据量较少的冷启动问题,并具有良好的应用性。同时实现了对用户多个领域的兴趣挖掘,增加了用户粘度。
关键词：
迁移学习 跨域协同 用户粘度
[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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