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[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] 情报学报
[作者]
李伟卿 王伟军 黄炜 田萌 张瑞
可解释信息推荐能有效提高推荐结果的可靠性，提升用户信任度和满意度，是未来研究的重要方向之一。了解可解释信息推荐的研究进展，能为可解释推荐研究提供新的思路与借鉴，促进可解释推荐研究的发展。通过对国内外可解释信息推荐相关文献的梳理与分析，深入剖析可解释信息推荐算法与解释机理、推荐解释的媒介与呈现，以及推荐解释评价3个方面的研究现状与不足，尝试对可解释智能推荐系统所关注的“三个W (who, what, why)问题”进行回答，并提出了可解释信息推荐未来的研究方向与课题。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
曾江峰 程征 黄泳潼 段尧清
[目的/意义]在政府态度识别研究中，针对没有考虑到新闻文本中可能存在多个评价对象、政府态度识别结果可解释性不强等问题，基于Span-ASTE构建政府态度识别模型，提升态度识别效果。[方法/过程]首先，采用BERT提取词级别特征，基于跨度转化为跨度特征表示；然后，联合方面术语和观点术语提取任务提取评价对象和态度描述语，利用双通道跨度剪枝策略筛选得到对象和态度描述语候选池；最后，结合候选池中的对象和态度描述语计算得到态度极性结果。[结果/结论]以美国国务院新闻文本为实验数据进行实验验证。实验结果表明：Span-ASTE在进行政府态度识别时具有一定优越性。相比于效果较好的对比模型，其精确率、召回率和F1值分别提升了约15.68%、19.37%和17.48%；在进行多对象态度识别时同样具有良好的性能表现；态度描述语可为态度极性的判断提供解释依据。[局限]政府态度识别效果还有待进一步提升，且数据规模较为有限，未来可尝试对数据集进行扩充。
[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] 开放教育研究
[作者]
卢宇 章志 马安瑶 陈鹏鹤
自动批阅是数字化教学平台与智能化教育评价的重要实现形式和基本功能。基于深度学习的自动批阅模型逐步成熟但其内部结构复杂且决策过程不透明，导致用户难以信任其批阅结果并影响大规模部署。本研究提出了可解释自动批阅模型的基本框架，包含自动批阅基础模块、自动批阅解释模块与自动批阅交互模块。在此基础上，本研究构建了可解释自动批阅模型的实例并嵌入智能导学系统开展准实验研究。实验结果表明，嵌入可解释自动批阅模型的智能导学系统，有效提升了学习者对自动批阅功能和系统整体的信任度，也有助于提高技术接受度，交互模块的解释性信息也不会增加学习者的认知负荷。最后，本研究提出了可解释人工智能在教育领域开展自动批阅的研究建议和展望。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
李伟卿 池毛毛 王伟军
[目的/意义]针对目前推荐模型愈加复杂、数据输入越来越多、传统推荐模型可解释性较低、推荐结果"过度特化"等问题,提出面向用户长短偏好调节的可解释个性化推荐方法。[方法/过程]从用户近期产品需求及其长期生活方式两个维度构建用户长短偏好模型,借鉴用户评分偏置及注意力机制,将用户长短偏好与其评分相结合进行评分预测,从而形成Top-N推荐。[结果/结论]通过在两个数据集上的实验结果表明,本方法对于不同的用户行为(显式反馈或隐式反馈),不同的推荐项目个数及在不同的推荐算法中都有良好表现。在无需对各种推荐模型进行较大改变的情况下,提升了推荐结果的准确率、召回率与多样性;另外基于对长短偏好系数的改变,实现对推荐结果多样性与准确率的调整,并且形成相应的推荐解释。
[期刊] 电子科技大学学报(社科版)
[作者]
路应金 杜素娟
利用缩减的奇异值分解更新算法和随机技术提出了一个基于奇异值分解模型的在线推荐的隐私保护方法,将新数据混合到原始数据中保护消费者在线购物的隐私数据。实验结果表明,我们提供的模型可以保证数据高效性和更低概率的隐私泄露,并且预测的精度仍然很高,对于实现消费者网上隐私保护有重要的指导意义。
关键词：
奇异值分解 隐私保护 实时推荐 协同过滤
[期刊] 中国远程教育
[作者]
罗杨洋 韩锡斌
机器学习技术的可解释性是人工智能与教育教学深度融合的关键所在。打开机器学习模型的“黑箱”，理解机器学习模型结构的教育意义、推理的机制和预测结果的应用条件是实现人机互信的基础，也是促进人工智能在教育教学中应用的前提条件。本研究以五种基于机器学习算法构建的学生成绩预测模型为例，分析了混合教学场景中解释学生成绩预测模型主要关注的三个方面：预测模型结构所代表的教育意义、预测模型内在推理机制所揭示的预测关系和预测结果对教学实践的启示。结果发现：（1）只采用学生的部分学习过程数据预测学习成绩时，学生的行为模式与学习成绩的映射关系存在多种模式，试图构建学生在线行为与学生成绩一一对应关系的预测模型难以获得较好的预测结果；（2）本研究中的预测模型最高可预测正确所有混合课程中74.7%的学生，不同学习成绩组学生的预测准确率差异较大，成绩为A和B的学生预测准确率较高，达到80.6%和85.3%，成绩为C及以下的学生预测准确率最高只达到63%;(3)本研究中的预测模型对学生个体的预测结果只有当学生积极参加所有在线学习活动时才具有较高可信度，当学生个体出现在线学习活动缺失时预测结果可信度较低。研究还对教师在混合课程场景下如何应用成绩预测模型提供了建议：（1）针对混合课程的特点应用预测结果；（2）理解模型的推理机制以灵活切换预测模型；（3）依据学生在线学习行为参与的完整性判断预测结果是否可信。
[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] 图书情报工作
[作者]
武慧娟 徐宝祥 周兰萍
对国外基于标签的个性化信息推荐模型的研究背景进行述评,根据标签系统中用户、资源、标签组织方式的不同,将基于标签的个性化信息推荐的研究归为三类——基于图论、基于张量和基于主题模型进行分析,详细阐述各自的特征和可能存在的问题等,最后针对目前的研究状况,提出未来需要解决的问题,希望我国图书情报领域能够借鉴国外这一领域相关研究成果。
关键词：
信息推荐 个性化 标签
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
屈冰洋 王亚民
[目的/意义]传统的科技信息文献推荐模型没有充分挖掘科技信息文献以及科研人员的本身特征,因此,文章结合深度学习技术获得健壮的用户及文献特征,提高推荐精度。[方法/过程]在传统概率矩阵分解模型中加入科研人员合作作者以及文献文本信息来构建推荐模型。首先,堆叠去噪自编码器(SDA)利用科研人员合作作者信息提取用户特征;其次,融合注意力机制的双向长短时记忆网络(BiLSTM-Attention)利用文献文本信息提取文献特征;最后,在概率矩阵分解方法中,加入用户特征矩阵和文献特征矩阵,从而预测科研人员偏好,实现个性化科技信息文献推荐。[结果/结论]通过实验证明,新提出的方法在模型上具有更好的拟合准确度,提高了推荐效果。
[期刊] 情报学报
[作者]
马霄 邓秋淼 张红玉 文轩 曾江峰
学术论文推荐旨在为研究人员从海量学术资源中快速筛选出感兴趣的论文。现有论文推荐方法主要基于论文标题等文本内容和引用关系等进行推荐，使得蕴含丰富语义的多源学术信息的表示学习不够充分，制约了推荐准确度的进一步提升。同时，当前方法往往关注论文推荐的准确性，而忽略了可解释性，降低了论文推荐系统的可信度和用户满意度。为解决上述问题，本文提出了一种融合异质图表示学习与注意力机制的可解释论文推荐方法，该方法能够有效利用异质学术图中的语义信息，为推荐结果提供文本解释说明。具体来说，首先，提出了一种基于异质图表示学习与注意力机制的论文推荐模型，融合多源学术信息来构建语义丰富的异质学术图，并利用注意力机制学习不同节点和元路径的重要性，以获得更准确的节点表示。其次，提出了一种基于特征的文本解释生成模型，该模型将可解释文本生成方法引入论文推荐场景，能够在为作者提供推荐列表的同时生成文本解释，以告知其推荐缘由，从而提高论文推荐的可解释性。最后，构建了一个包含论文元数据、特征词、引用上下文的学术数据集，基于该数据集的对比实验结果表明，本文提出的基于异质图表示学习与注意力机制的论文推荐模型推荐准确度更高，解释生成模型能够为论文推荐结果提供质量较高的可解释文本说明。
[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
关键词：
用户标签 商品本体 用户偏好 推荐模型
[期刊] 图书馆
[作者]
黄瑞球 李佳
图书信息检索是一项基本而重要的工作,如何准确快速地检索信息意义重大。本文根据多指标综合评价原则,建立图书信息检索优选指标体系;利用粗糙集理论确定图书信息系统,并进行信息系统的属性简约,进而给出基于粗糙集理论的图书信息检索方法。该方法减少了繁琐的信息录入任务,能为借阅者提供更方便、快捷、准确的图书信息资料。
关键词：
粗糙集 属性简约 信息检索
文献操作()
导出元数据
文献计量分析
导出文件格式：WXtxt
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