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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
孙雨生
文章介绍了基于本体的用户兴趣建模内涵和核心内容,并从建模思路与总体架构、模型应用、本体构建、模型测评与存储4个方面介绍了国内基于本体的用户兴趣建模研究进展。
关键词：
用户兴趣模型 本体 建模 研究进展
[期刊] 情报学报
[作者]
李媛媛 李旭晖
以博客、即时通讯、社会网络、社群共享、社会化标注等为代表的Web 2.0应用技术,使用户、信息、资源构成关系紧密的web网络。目前将本体应用到社会化标签用户动态兴趣的研究资料极为稀少,尚无法满足平台对用户兴趣精准把控的需求。本研究从此角度出发,探讨兴趣模型的构建方法。在《中国分类主题词表》和《中国图书馆分类法》对词语的约束规则和关系定义的基础上,构建豆瓣读书用户的兴趣标签本体;并根据再现率、覆盖度、热度率指标对标签的兴趣强度、稳定性进行预测实验,确定兴趣的表示形式,以此构建初始兴趣模型,并提出相应的兴趣节点更新流程。本研究提出的基于本体的用户兴趣模型及更新流程在用户兴趣表示的深度及广度上有了一定程度的提升,在标签资源推荐、检索等实践应用上其适用性更强。
关键词：
本体 社会化标签 兴趣模型 用户动态兴趣
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
曾金 陆伟 丁恒 陈海华
【目的】社交网络环境下的用户兴趣建模是好友推荐、精准营销的关键,利用微博用户分享的图像,提出一种基于图像语义的用户兴趣建模方法,旨在更加准确地预测用户的真实兴趣。【方法】在获取新浪微博用户图像数据的基础上,使用图像的高层语义表达用户兴趣特征,基于这些特征使用SVM训练得到图像语义分类器进行预测。【结果】实验结果表明,本文建立的模型能够较为准确地预测用户真实兴趣,169位用户分类的准确率达到97.38%,召回率为98.92%,F值为98.14%。【局限】由于实验图像数据集有限,未能完整地覆盖用户所有的兴趣类
[期刊] 图书情报工作
[作者]
王欣 张冬梅
[目的/意义]针对"互联网+"背景下科研用户群体知识需求的个性化和全局性特点,研究如何基于科研用户兴趣模型构建知识推送服务模式问题。[方法/过程]通过梳理研究现状,从知识需求独特性和知识需求状态多变性两个视角进行"隐式+显式"科研用户兴趣模型与知识推送契合性分析。从个性化与全局化视角构建"隐式+显式"科研用户兴趣模型,并通过知识发掘与整合-知识推送-推送服务评价等过程为推送模式提供数据支持和决策支撑,满足科研用户特殊的知识需求。[结果/结论]实证研究结果表明,该模式可以从个性化和全局化两个视角满足科研用户
关键词：
科研用户 兴趣模型 知识推送
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
刘洪伟 高鸿铭 陈丽 詹明君 梁周扬
【目的】了解用户在线购物中的兴趣需求变化有利于个性化推荐。本文提出结合用户浏览行为分析的隐式动态兴趣识别和管理模型。【方法】通过三阶段实验构造用户点击流数据,以天猫和淘宝网页功能键为数据粒度对页面分类,再采用Bisecting K-means聚类算法进行兴趣状态挖掘,最后总结归纳兴趣与行为的特征映射。【结果】用户隐式兴趣存在4种状态:关注、理解信息、态度和购买意图,在态度和购买意图状态下,更倾向于产生购买;在不同状态的浏览路径特征有所差异。【局限】未添加网页广告促销等非结构化数据进行分析。【结论】从实时动
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
李小青
文章在分析用户体验与web信息构建结合研究趋势和特点的基础上,提出基于用户体验的Web信息构建模型,主要内容包括模型设计、特点分析、系统构建和用户体验设计四个方面。
关键词：
用户体验 信息构建 信息架构
[期刊] 图书情报工作
[作者]
廖小丽 胡媛
分析团购网站信息构建的发展现状及存在问题,抽象出目前团购网站信息构建的现有模型,并针对其存在的问题构建基于用户体验的团购网站信息构建的理想模型,最后以拉手网为例对理想模型进行解释,希望籍此而促进团购网站的发展,并使用户得到更好的体验。
关键词：
团购网站 信息构建 用户体验
[期刊] 情报学报
[作者]
熊回香 杨雪萍 高连花
Web2.0的发展带来网络信息指数增长,给用户带来大量的信息和知识的同时,也引发了"信息过载"和"信息迷航"等问题,在一定程度上削弱了用户检索体验,而以"用户为中心"的个性化信息服务成为学术界和产业界关注的热点。已有研究大部分建立的是单用户兴趣模型,忽略了某些系统为群体用户提供个性化服务的需要等,本文在对社会化标签用户特征进行关联分析后,构建了基于社会化标签的单用户兴趣模型和群用户兴趣模型,并在此基础上,借鉴协同过滤算法的思想,架构了基于标签的单用户和群用户个性化信息服务流程框架,以期为社会化标注系统中信
[期刊] 情报科学
[作者]
曾子明 周知
【目的/意义】针对不同主题下资源数量的差异对用户兴趣建模存在影响的问题,提出一种基于主题热度的兴趣建模策略,提升模型的预测能力与推荐系统的推荐效果。【方法/过程】以主题下不同资源的数量代表该主题的热度,以此对用户兴趣特征进行调权处理,并在此基础上利用向量空间模型进行兴趣表示。以抓取的“豆瓣电影”675351位用户的观影数据进行推荐实验,验证本文策略的效果。【结果/结论】实验结果显示,基于主题热度调权的兴趣建模方法的推荐准确率明显高于传统基于绝对频次的兴趣建模方法,该策略可以提升用户兴趣建模效果。
关键词：
兴趣建模 用户日志 主题热度
[期刊] 图书情报工作
[作者]
姚晓娜 祝忠明 王思丽
为了解决用户兴趣建模初期存在的冷启动问题,以科研用户公开发表的学术产出作为用户兴趣建模的数据源,采用文本挖掘和基于本体的模型表示技术进行用户建模,并提出一种通过实体关系表示用户兴趣的方法。该方法与使用单个关键词或实体的表示方法相比,语义信息更为丰富,能更好地描述用户兴趣。最后,将生成的用户兴趣本体实例存储到Sesame本体数据库中,支持通过SeRQL和SPARQL语言进行查询,实现了用户兴趣信息的语义化存储和检索。
[期刊] 图书馆学研究
[作者]
侯力铁 李贺 袁翠敏
随着移动图书馆用户对泛在信息服务的需求愈发强烈,如何主动为用户提供精准的个性化泛在信息服务成为移动图书馆信息服务的主导。文章从情景感知的特征出发,利用本体的方法构建移动图书馆情景模型,旨在为基于情景感知的移动图书馆信息服务提供基础。
关键词：
本体 情景感知 移动图书馆 信息服务
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
李立睿 邓仲华
文章剖析了科研用户兴趣模型与嵌入式知识推送服务的契合性,详细阐述了科研用户兴趣模型的构建,并从嵌入式服务理念的角度,展示了基于科研用户兴趣模型的自适应知识推送服务的过程,进一步重点探讨了其具有的显著性特征。
关键词：
兴趣模型 嵌入式服务 知识推送 科学研究
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
唐晓波 谢力
随着互联网中信息资源的飞速增长，用户兴趣模型的准确性和时效性成为了个性化服务的关键；采集用户浏览使用过的信息资源，从中挖掘隐性知识，获取用户兴趣并对兴趣模型进行动态的更新，成为目前个性化信息服务一个重要的研究方向。文章利用ＬＤＡ模型对用户浏览过的信息资源进行主题建模，通过遗忘函数，对用户兴趣模型中的各个主题进行动态的更新。通过豆瓣网上真实的电影语料和用户数据进行实验，构建准确、实时的用户兴趣模型。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
唐晓波 肖璐
用户兴趣本体弥补了基于关键词的用户兴趣模型不能从语义上表达用户兴趣的缺陷,但大多是利用领域本体来构建,很难反映用户多方面和潜在兴趣,并且构建领域本体也是一个难点。本文据此提出一种基于词汇同现的用户兴趣本体构建方法。根据网页浏览记录找到用户兴趣网页集,经过数据处理将其转换成用户兴趣文本集。以TFIDF为指标抽取概念,词汇同现统计提取概念间关系,运用无尺度K-中心点聚类算法对其调整,将有关联用户的本体合并得到多用户本体,该本体能在语义上更全面反映用户兴趣并发现潜在兴趣。
关键词：
用户兴趣 本体构建 词汇同现
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