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[期刊] 现代情报
[作者]
钟足峰 段尧清 杨曼
通过提供个性化推荐,推荐系统的重要性越来越受到读者的重视。现有推荐算法着重关注推荐的准确度,将读者引导到少数热点图书上,导致产生较多长尾图书的问题;并且读者的兴趣过于集中,不利于挖掘读者潜在的兴趣点。提出一种重排序的基于用户协同过滤算法,该算法通过对推荐列表TOP-N进行重排序来产生推荐列表。实验结果表明,该算法可以在一定精确度损失的条件下,大幅提高最终推荐列表的多样性有利于读者接触更多的未知领域及长尾图书的销售。
关键词：
推荐系统 协同过滤 多样性 长尾图书
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
刘旭晖
[目的/意义]科技文献推荐是指根据学者的研究兴趣,自动地为其推荐文献资源。借助于文献推荐,学者可以快速发现优质文献,提高论文的撰写效率。[方法/过程]首先,获取学者已经发表的学术论文,以此为依据分析其研究兴趣;其次,分别从学者研究兴趣与待推荐文献的语义相关性、待推荐文献集合的主题多样性以及影响力3个维度为待推荐文献建模;最后,综合考虑这3个因素为学者推荐科技文献。[结果/结论]实验结果表明,与传统的推荐模型相比,文章提出的融合主题多样性与影响力的科技文献推荐算法能够更好地刻画待推荐文献的特征,进一步提高文
关键词：
文献推荐 主题相关性 主题多样性 影响力
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
杜巍 高长元 翟丽丽
[目的/意义]针对现有推荐研究大多以提高预测结果准确性为主要目标,忽略了推荐结果多样性对用户满意度的影响,导致推荐质量下降、用户体验不足的问题,文章提出一种融入新鲜度度量的多样性推荐模型。[方法/过程]在该模型中,以预测算法为基础,在项目推荐阶段,首先根据项目预测值与项目流行度两个标准对项目重新排序,然后通过在候选推荐项目集合中增加新鲜度参数来调节长尾项目所占比例,进而生成最终的推荐列表。[结果/结论]通过Movielens-100K数据集对该模型中的算法与其他两种算法进行比较,实验结果表明:本文所建模型
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
阮光册 谢凡 涂世文
图书馆个性化推荐系统强调推荐的精准性,无法满足读者的多样性需求。本文将深度学习算法引入图书馆推荐系统,探讨推荐多样性的问题。首先,依据历史借阅数据,结合时间序列,形成读者借阅行为的共现矩阵;然后将共现矩阵看作上下文的语境,利用Word2vec的潜在语义分析特性,识别读者可能的兴趣;最后挖掘读者可能的兴趣,并提供多样性的推荐结果。本文选取上海浦东图书馆541万余条借阅数据进行实验,对比关联分析的结果,验证了该方法在推荐多样性方面具有较好的效果。
关键词：
Word2vec 图书馆推荐系统 多样性
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
李枫林 张景
用户标注行为反映了标注对象与标注结果之间的相关关系。本文通过对用户标注行为的分析,详细研究了用户标注行为所反映的网页间相关性、标签间相关性以及网页和标签间相关性的关联程度,并将这种相关性分析用于标签的相关性计算上,改进了SPR算法。结果表明该算法可以有效提高检索结果重排的效果。
关键词：
用户标注 标签 算法
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
李响 谭静
[目的/意义]提出一种基于潜在语义分析和最大边缘相关性的方法,向用户推荐具有高相关多样性的学术论文。[方法/过程]首先采用潜在语义分析方法处理高维词项—文档空间和用户兴趣向量,取相似度大于阈值的文献形成备选相关文献集;然后根据信息新颖度的思想,利用引文分析方法计算备选文献的差异性;最后使用最大边缘相关性方法处理备选相关文献,形成冗余度小相关多样性高的推荐论文集。[结果/结论]实验结果表明,该方法的推荐准确率和多样性优于其他两种基准方法。[局限]随着文本数据维数增加,算法的时间复杂度增加,耗时增加。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
丁永刚 张雨琴 付强 周箭锋 黄志芳
[目的/意义]传统基于协同过滤的图书资源推荐算法难以处理数据稀疏问题,而传统基于矩阵分解的推荐算法在处理高维数据时可扩展性差,且它们的推荐结果仅依据预测评分大小确定,导致推荐准确度不高。鉴于此,文章提出基于SOM神经网络和排序因子分解机的图书资源推荐方法。[方法/过程]该方法首先利用SOM神经网络,基于用户学术背景信息对用户进行聚类,然后利用用户对图书资源的显式和隐式Web访问行为构建图书资源偏序关系,最后利用因子分解机(FM)作为排序函数对用户学术背景、Web访问行为和借阅图书简介文本等多种特征信息进行建模,并使用对级(Pairwise)排序学习算法实现图书资源的精准推荐。[结果/结论]实验结果表明,文章所提出的方法能有效缓解数据稀疏问题,提高推荐的准确率和效率。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
安维 刘启华 张李义
在分析多样性类型的基础上,重点对信息物理、二次优化、社会化网络和时间感知4种提高个性化推荐多样性的方法进行概括、比较和分析,接着总结推荐系统多样性的主要度量指标。最后,对未来有等深入研究的问题进行展望。研究指出:移动推荐系统的多样性和新颖性研究,信息物理方法应用于推荐系统领域的机理分析,推荐系统的时序多样性和计算量问题以及各种推荐算法的有效组合研究是未来需重点突破的方向。
关键词：
个性化推荐系统 多样性 研究进展
[期刊] 林业科学研究
[作者]
雷相东 唐守正
文章引入一种新的群落间多样性比较方法———群落本质多样性排序。群落本质多样性排序可以用Δβ曲线或右尾和曲线来表示。它克服了以往常用多样性指标比较结果的不一致性的缺点 ,是一种与指数无关的多样性比较方法 ;它说明了生物多样性是一偏序集 ,不是任何两个群落都可以进行多样性的比较 ,存在二者在本质上不可比的情况。只有本质多样性高的群落才具有真正高的多样性。文章用这种方法对间伐与对照落叶松样地的树木大小多样性进行了比较。对于群落多样性在时间和空间上的比较及森林经营规划 ,它是一种有用的方法
[期刊] 运筹与管理
[作者]
崔春生 王梦冉 王国成
为研究电子商务内容推荐算法,论文从电子商务推荐系统中的瓶颈问题——相似度计算出发,借助可拓学的方法进行分析。论文将可拓学中基元的表示方法引入推荐算法中,并采用关联函数和可拓距的思想,实现了产品的表示和相似度计算,进而得到了一种新的内容推荐算法。然后通过实例分析对算法进行验证,确认了方法的可靠性和有效性。论文的研究将可拓学思想引入到推荐算法中,这对可拓思想的应用以及推荐算法的实现都起到了有益的作用。
关键词：
可拓学 推荐系统 内容推荐算法
[期刊] 图书情报工作
[作者]
柳益君 何胜 吴智勤 赵小荣 习海旭
[目的 /意义]推荐结果覆盖用户的不同兴趣领域,良好的主题多样性对于提高图书馆个性化阅读推荐服务的用户满意度具有重要意义。[方法 /过程]提出一种基于社交网络分析的阅读推荐方法,通过用户的兴趣相似好友,挖掘用户的多样隐性兴趣,为用户提供主题多样性的阅读推荐,并给出具有良好学科主题多样性的高校图书馆图书推荐案例。[结果/结论]用户社交网络分析可为高校图书馆发现用户的多样兴趣,进而提供主题多样性的阅读推荐服务,构建用户多元知识结构提供新途径。
[期刊] 工业工程
[作者]
王临科 蒋祖华 李心雨
工程问题的解决涉及到多个学科和专业的知识,主题单一的推荐列表已无法满足当前工程领域用户对知识多样性的需求。对此提出一种基于知识主题网络的多样性工程领域知识推荐方法(topic diversity collaborative filtering,TDCF)。该方法构建有向图形式的知识主题网络,定义并计算用户对知识主题的专业度;提出考虑用户专业度的评分矩阵预填充方法以缓解评分矩阵稀疏问题;利用知识主题网络和用户专业度改进传统协同过滤推荐算法中的用户相似度计算方法,从而有针对性地提升推荐结果多样性,进而提高推荐准确度和用户满意度。结合国内某船厂实际数据,设计对比实验。结果表明,TDCF推荐算法的F1分数和多样性指标最高分别达到0.52和0.44,均优于对比算法。因此,TDCF算法具有可行性与优越性,能够为用户提供更好的知识推荐服务。
[期刊] 情报学报
[作者]
万校基 李海林 龚燕燕 林海龙
针对现有主题排序偏主观、高维数据复杂难处理等问题，提出一种基于近邻传播聚类和天际线算法的主题排序方法。结合关键词重要性和近邻传播聚类算法自适应获取文献初始核心主题，借助平均相似性系数进一步对初始主题簇进行二次近邻传播聚类。以簇中心代表关键词的篇均被引量和篇均下载量为主题热度表征指标，利用天际线算法获取主题天际线集合，通过主成分分析法实现主题排序。对中国知网2010—2020年与供应链相关的期刊文献进行数据处理和挖掘时发现，本文提出的新方法可以有效地识别供应链领域研究主题及其热度，不仅可为相关科研人员的科学选题提供指导意见，也可为相关期刊的精准选稿提供决策支持。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
耿立校 晋高杰 李亚函 孙卫忠 马士豪
[目的 /意义]基于内容的过滤推荐中,针对向量空间模型表示文本时容易造成维度灾难的问题,提出利用余弦值r与匹配度值Sim相结合的方法对原有模型进行改进。[方法 /过程]由文献资源和用户兴趣分别筛选出权重较大特征词的词向量,进而由公式计算余弦值r,结合对应的特征词权重进一步计算出匹配度值Sim,将其作为向目标用户推荐文献的依据,并利用河北工业大学图书馆的相关数据对改进模型、向量空间模型及LDA主题模型进行实验,最后利用查准率、召回率、F1值及运行时间等评价指标对3种模型的实验结果进行分析。[结果 /结论]实验结果表明所提出的改进模型相比较于实验中的向量空间模型与LDA主题模型具有更高的应用价值与运行效率。
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
郭秋萍 王全兰
基于Web挖掘的理论与技术,设计了一个图书馆服务推荐系统模型。该模型采用离线部分挖掘与在线部分挖掘相分离的思路,解决了服务推荐的实时性与准确性的平衡问题。并重点针对在线部分的推荐算法,给出了具体构建方法及其实现过程,为同类研究提供了一种有益参考。
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文献计量分析
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