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[期刊] 图书馆杂志
[作者]
张嵬 莫梅琦 夏知平 徐一新
本文针对医学信息资源的特点,设计了一种新型的主题词概念分层协同过滤算法,从而构建了一个医学信息资源推荐模型系统MedPRS。通过初步测试,证明其显著提高了推荐的质量。
[期刊] 中国远程教育
[作者]
刘静 熊才平 丁继红 马佳佳
信息环境下，海量教育信息资源与用户快速获取个性化教育信息资源之间的矛盾日益凸显，导致无处不在的学习演变为无处不在的搜索，学习者之间信息素养的差异使得个性化教育信息资源得不到有效利用，学习者不能同等享有优质教育信息资源，引发了信息环境下新的教育不公平。剖析个性化信息推荐服务，结合其研究现状，构建教育信息资源个性化推荐服务模式，探求其在教育领域的应用前景，为教育信息资源的主动服务提供解决策略，把合适的教育信息资源呈现给适合的用户，从而在一定程度上缓解数字化学习背景下的教育不公平，促进个性化教育。
[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] 图书馆
[作者]
阮光册 夏磊
文章探讨了推荐系统的发展，对目前国内外图书馆推荐系统发展的情况进行了总结，并对公共图书馆运用推荐系统为读者提供个性化信息服务提出了一些思考，以期为公共图书馆的数字化服务提供理论借鉴。
[期刊] 中国成人教育
[作者]
刘旭东 张明亮
针对目前数字化学习(E-learning)领域中普遍存在的海量学习资源与用户个性化需求之间的矛盾,使用多种协同过滤推荐算法,设计了一种个性化E-learning学习资料推荐模型,该推荐模型能从多种角度向学生推荐学习资料,并根据他们特性的不同提供个性化服务,提高了E-learing资源个性化推荐的精度和效率。
[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。
关键词：
社会化标签系统 个性化信息推荐 协同过滤
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
高凤荣 马文峰 王珊
In order to provide individual information service in digital library,it′s necessary to develop a personalized recommender system Based on information retrieval,information filtering and collaborative filtering technologies,this article gives some examples of the recommender system and analyzes the...
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
袁静 焦玉英
文章分析了用户情景和学习资源情景,提出了利用情景信息进行学习资源个性化推荐的框架,并介绍了利用情景信息对学习资源排序的方法。
关键词：
个性化推荐 情景信息 学习资源
[期刊] 图书馆
[作者]
熊拥军
面对数字图书馆海量的文献资源,如何方便快捷地为读者提供满足其个性化需求的信息是图书馆服务所面临的问题,推荐技术是解决该问题的一个有效工具。本文阐述了数字图书馆个性化推荐服务的几项关键技术,包括读者兴趣建模、推荐资源对象建模以及资源推荐模式。最后提出了数字图书馆实施资源推荐服务的重难点以及未来的发展趋势。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
刘钟美
针对当前个性化信息推荐服务的不足:推荐的自动化程度低,推荐方法单一,不能灵活地提供多种推荐服务功能,难于对多个推荐工具和大量数据进行动态有效地管理与维护等问题,提出建立个性化信息推荐系统知识地图结构模型的建议。即把知识地图应用到图书馆的个性化信息推荐服务中,借助WIDAS工具提供一个可视化的环境,沿着资源的分布网络快速找到合理有效的资源匹配,进而对资源进行分析,及时把有关信息自动推送给相应的用户,提高推荐服务的效率。
[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] 图书情报工作
[作者]
张建伟 李月琳 张泰瑞
[目的/意义]开展科研信息用户与知识服务平台个性化信息推荐功能的交互研究，有助于提升对用户推荐交互行为的理解，改善平台的推荐交互设计，从而提升推荐功能的用户体验；也可为优化推荐算法，提升推荐内容有效性提供指导。[方法/过程]招募36名参与者，采用实验研究方法，以CNKI和ScienceDirect为实验平台，利用Morae收集数据，开展用户研究。[结果/结论 ]研究揭示用户与推荐功能的交互行为、交互路径与交互路径链。主要揭示用户与个性化信息推荐交互的4个阶段、9种交互行为特征及4种交互路径类型；用户对推荐的关注源于检索结果无法满足他们的信息需求。研究发现采纳推荐能够启发用户，进一步影响他们与平台的交互。研究也表明，当前知识服务平台的推荐质量有待提升，用户对推荐的采纳使用率较低，常用的推荐交互路径较短，趋于简单化。
[期刊] 中国远程教育
[作者]
孙歆 王永固 邱飞岳
在线学习资源建设已经成为了当今数字化学习研究的热点问题。本文以学习过程中学习者学习行为和在线学习资源的特点为基础,结合协同过滤算法,设计了基于协同过滤技术的在线学习资源个性化推荐系统模型。实践证明,该模型可以更好地为学习者创造数字化学习环境,提高学习者的自主学习效率。
关键词：
协同过滤 个性化推荐 学习行为 自主学习
[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] 中国远程教育
[作者]
赵学孔 徐晓东 龙世荣
针对学习者差异性构建个性化学习系统受到国内外众多研究者的关注。本文从学习者角度出发,提出了一种基于B/S模式的自适应学习系统(Adaptive Learning System,ALS)个性化推荐模型,以学习者和领域知识建模为基础,并通过对学习者的学习风格、认知水平与领域知识元对象特征之间进行关联规则匹配实现个性化推荐。最后,通过实验设计、实施以及数据分析对系统原型的有效性进行了验证。实验结果表明,本研究成果能够较好地促进学习者知识建构,有效改善学习者的学习效率和学习效果。
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