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[期刊] 图书情报工作
[作者]
田野 祝忠明
提出一种关联数据驱动的数字图书推荐模型,为了实现向用户提供跨数据源的推荐服务,首先把图书馆的本地数据与外部相关的关联数据相融合,根据图书馆资源信息的不同的特性,分别构建用户社会关系语义本体知识库与数字图书语义本体知识库,并根据用户对图书浏览的活跃程度,针对不同的用户,采取不同的推荐策略,实现对用户推荐服务的全覆盖。
关键词：
关联数据 本体 知识库 推荐系统
[期刊] 图书馆理论与实践
[作者]
张春丽
数字图书馆相关信息技术的发展无法满足当下数字图书馆发展的实际需求,成为制约数字图书馆整体服务能力的重要因素之一。文章分析了基于数字图书馆关联数据的用户服务模型和协同信息推荐模型,并重点对协同信息推荐模型进行了研究和构建,以期为数字图书馆整体服务水平的提升提供一些新的视角。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
胡吉明 张蔓蒂
社会网络环境下用户小众化需求和资源长尾分布特征,要求推荐策略从大众化向小众化转变。文章在分析社会网络环境下用户小众化需求特征和推荐策略变革的基础上,引入用户与资源之间的关联关系,提出了社会化小众推荐策略。根据物理动力学中物质扩散和热传导能量分配理论,分析了基于用户—资源二部关联图的社会化小众推荐机理,构建了社会化小众推荐模型,并在典型的社会化书签服务中进行了相应的实证分析,以期提升资源推荐的个性化效果。
关键词：
社会网络 社会化推荐 二部关联图
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
田野 张静蓓
词袋模型是一种最原始且普遍适用的关联数据融合算法，但是该算法中关键词匹配未利用自身语义以及语料库不足等现象，造成实体链接准确率不高。本文提出使用知识库作为背景，利用语义扩展和循环迭代来增强实体消歧的速度和准确率。该算法分为两个过程，首先对关联数据集进行初步的语义融合，然后在此基础上，利用本文提出的语义循环迭代词袋（ｓ－ｉ－Ｂｏ Ｗ）算法实现实体的消歧与链接。实验通过与基于传统词袋算法的关联数据融合进行了对比，证明了本文提出的语义循环迭代词袋算法具备更优的关联数据融合效果。
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
崔家旺 李春旺
【目的】调研基于关联数据揭示类簇内主题词间语义关系的模型和技术方法。【方法】利用Google Scholar、Springer、CNKI等检索与研究主题相关的文献,调研分析并梳理当前类簇分析和语义关系揭示相关研究,构建基于关联数据的类簇语义关系揭示模型,通过实验验证模型的有效性。【结果】实验结果表明,利用关联数据可以有效揭示主题词间语义关系,弥补传统共词聚类分析在语义方面的不足。【局限】受实验数据限制,目前揭示出的语义关系局限于上下位类关系、类与实例关系和相关关系等类型,未考虑关联数据质量问题对语义揭示结
关键词：
关联数据 共词聚类 类簇 语义揭示模型
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
蒋世银 李春旺
重点介绍基于关联数据进行科研机构评价的模型、原理及方法;利用Google Scholar,Springer,CNKI等检索研究主题相关的文献进行调研分析,梳理和分析目前科研机构评价的研究现状和未来发展方向;在文献计量和网络计量的基础上结合关联数据从科研产出、人才产出、科研队伍、科研奖励等几个维度来构建一个科研机构综合评价模型;获取更多类型的数据和提高指标计算方法的准确性将是未来的研究重点。
关键词：
关联数据 科研机构 机构评价 评价模型
[期刊] 图书情报工作
[作者]
安德智 刘光明 章恒
针对目前传统数字图书馆无法为用户提供准确个性的图书推荐服务的问题,提出构建基于协同过滤的图书智能推荐系统。首先对图书进行聚类,构建无缺失的图书评价矩阵,在此基础上根据读者对相似图书的评分预测读者的兴趣爱好,为读者提供个性化的图书推荐。该方法在评分数据极端稀疏的情况下也可以为读者作出准确的图书推荐。最后通过实验验证该推荐方法的有效性和实用性。
关键词：
数据挖掘 协同过滤 图书推荐
[期刊] 图书情报工作
[作者]
景民昌 于迎辉
针对数字图书馆系统中的读者借阅历史数据,提出利用图书借阅时间计算读者兴趣度的评分数据模型。该模型把读者的借阅行为分为4种不同的类型:续借、超期借阅(长期超借与短期超借)、正常借阅、盲目借阅,设置阈值,分别计算其相对借阅时间,得出读者对图书的兴趣度。在该数据模型的基础上,实现一个基于协同过滤技术的图书推荐系统,验证模型的有效性。
关键词：
协同过滤 数据挖掘 图书推荐 用户兴趣度
[期刊] 情报学报
[作者]
余以胜 韦锐 刘鑫艳
本文通过在基于物品的协同过滤(ICF)算法中引入偏置,同时考虑图书与用户自身的因素,从而提升推荐算法的可解释性、准确性,并且保持较高的实时性。并且,通过对比分析与离线实验证明,本文的算法bas-ICF在推荐理由的合理性、丰富度方面,都比原有的ICF表现更优秀,同时推荐准确度也有略微提升,并保持了优秀的实时性。
关键词：
推荐模型 协同过滤 可解释性 图书信息
[期刊] 图书馆
[作者]
潘辉
探索基于数据驱动的智慧图书馆阅读推荐服务,可以解决图书馆用户流失的问题,加快图书馆阅读推广服务创新步伐,优化图书馆阅读资源数据推荐模式。通过用户行为感知、阅读资源数据、阅读知识组织、阅读推荐服务四大功能模块,可以构建起阅读推荐服务模型。基于数据驱动,可以从技术服务的数据流、内容服务的知识发现、读者服务的可视化三个方面,创新智慧图书馆阅读推荐服务模式。
[期刊] 情报学报
[作者]
黄京 王忠义
为实现数字图书馆关联数据的关联,提高数字图书馆关联数据关联的有效性,本文在充分分析关联数据自身特征的基础上,提出基于概念匹配的数字图书馆关联数据的关联方法。该方法通过综合关联数据中实体概念的外延和内涵的匹配结果,计算关联数据中实体概念的相关度,识别关键数据中具有等同关系的实体概念,建立它们之间的等同关系,最终实现数字图书馆关联数据的关联。通过对实验结果的分析发现,基于概念匹配的数字图书馆关联数据的关联方法在一定程度上提高了数字图书馆关联数据等同关联的准确性。
关键词：
数字图书馆 关联数据 概念匹配 等同关系
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
丁德红 方逵 王娟 朱幸辉
针对专门的农业知识库,使用基于内容过滤的推荐方法,建立了农民用户兴趣模型和文档特征模型。在用户兴趣模型和文档特征模型中,针对特征项在不同表空间的分布情况,以及HTML文档结构对特征项权重的影响,通过改进传统特征项提取算法,提高了推荐模型的精度。结果表明,随着用户数的增加,农业信息推荐模型的查准率和查全率不断加大,说明模型的精确度不断提高。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
许鹏程 毕强 张晗 牟冬梅
[目的/意义]为了挖掘用户数据背后隐藏的价值,全面了解用户需求,构建用户画像模型,为数字图书馆实现精准服务提供新动能。[方法/过程]针对数字图书馆用户画像的内涵及特征进行剖析,分析用户画像的数据来源及采集处理过程,提出数据驱动下用户画像数据化→标签化→关联化→可视化的驱动主路线,从自然维度、兴趣维度、社交维度,构建多维度、多层级、立体化的用户画像模型。[结果/结论]详细阐述数字图书馆用户画像模型的构建流程,设计用户画像的框架模型,并将用户画像应用于数字图书馆的精准推荐、个性化检索、精准宣传以及参考决策中,以促进数字图书馆的知识服务升级。
关键词：
数据驱动 数字图书馆 用户画像
[期刊] 图书馆学研究
[作者]
张自然 杨东升 张瑞娜
中文用户生成内容大量产生,其随意性、不规范及含义模糊等特征带来信息组织与利用的难题。文章构建面向中文用户生成内容的关联数据混搭系统模型,利用数据层、查询层、整合层和应用层功能,将豆瓣网电影评论信息与DBPedia数据集、LinkedMDB数据集进行有效关联。实验表明该系统能够利用关联开放数据减少用户生成内容的含混和不确定,帮助用户获取丰富的外链数据。
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
涂海丽 唐晓波
【目的】构建社会化电子商务环境下基于标签的个性化商品推荐模型。【方法】综合考虑用户使用标签的频率和时间因素计算用户的兴趣偏好;基于标签层次特征和电子商务网站中关于商品特征的检索条件,构建某一主题商务社区中商品本体;利用本体规范化用户标签语义,并对商品进行分类;寻找含有用户偏好的类簇,计算该类簇中商品与用户偏好商品的相似度,将用户未标注过的商品与用户偏好相似度高的商品推荐给用户。【结果】从翻东西网站上随机选取200个活跃用户关于热门商品的标注信息进行分析,验证该模型的有效性。【局限】在计算用户兴趣偏好时,只
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