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[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] 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]
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] 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] 统计与决策
[作者]
廖开际 叶东海 席运江
为解决互联网用户兴趣模型在实际应用中存在的数据稀疏度和用户多兴趣问题,文章提出了基于大项集组的用户兴趣建模方法,将项目和用户评价之间的映射关系转化为项目属性和用户评价之间的映射关系来解决稀疏度问题,并采用高阶大项集组来描述用户的多兴趣问题。最后通过网络爬虫在豆瓣网上采集用户对电影的评分数据对建模方法进行了初步实验验证。结果显示,这种基于项目属性大项集组的用户兴趣推荐方法,和现有的推荐方法相比,能够有效地降低目标用户和推荐知识之间的差异度。
关键词：
用户兴趣 大项集组 数据稀疏度 相似度
[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] 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] 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] 情报理论与实践
[作者]
吴树芳 高梦蛟 朱杰
[目的/意义]针对当前兴趣挖掘研究未考虑用户兴趣稳定性和未充分整合社交关系中的兴趣资源问题，提出了利用兴趣稳定且多维相似的重要社交兴趣资源挖掘用户兴趣的方法。[方法/过程]在构建用户社交网络的基础上，利用不同时间窗口的兴趣波动幅度计算关联用户的兴趣主题稳定度，并基于网络节点信息和连接关系，计算用户间的多维相似度。融合兴趣主题稳定度与多维相似度，获取用户的重要社交关系资源，实现对用户兴趣的挖掘。[结果/结论]实验采用新浪微博数据作为测试集，与已有方法相比，新方法可以有效提高兴趣挖掘效果。[局限]仅利用单一社交平台进行研究，未从多源数据中进一步探讨用户的兴趣变化。
[期刊] 情报科学
[作者]
曾金 陆伟 陈海华 贺国秀
【目的/意义】通过社交媒体用户分享的图像、博文及用户标签进行数据挖掘,来判断和预测用户的真实兴趣,从而更好地为用户做个性化推荐和精准化服务。【方法/过程】在获取微博用户分享的图像、博文及用户标签的基础上,通过使用机器学习的方法利用图像、博文及用户标签数据来表达用户兴趣特征,基于三类特征使用SVM训练得到分类器进行用户兴趣类别预测,主要比较单模数据和多模数据的分类指标,探讨多模数据在有监督学习下的发多分类问题。【结果/结论】实验结果表明,利用图像、博文和用户标签合成的多模数据对用户兴趣进行分类识别,F值达到
[期刊] 现代情报
[作者]
石光莲 杨敏
传统的Folksonomy用户兴趣研究在相似性计算上更多考虑的是整体相似,不能突出用户之间的差异,同时还存在兴趣结构不符合用户自身认知等问题。形式概念分析从用户自身的认知结构出发,不仅能表示标签间的语义信息,还能形式化标签的结构关系,为用户兴趣的表征和挖掘提供了新的思路。基于FCA的用户兴趣研究较少,主要集中于单用户和用户群兴趣识别两个视角。本文在分析用户兴趣识别传统方法及局限性基础上,进一步探讨了基于FCA进行Folksonomy用户兴趣识别的基础以及现有的相关研究。
关键词：
大众分类法 形式概念分析 用户兴趣 述评
[期刊] 图书情报工作
[作者]
袁兴福 张鹏翼 刘洪莲 王军
[目的/意义]鉴于已有基于点击流的用户模型大多简单地采用页面类型序列代替行为序列,提出一种根据点击流访问页面序列到用户行为的映射方案,解决用户行为建模的问题。[方法/过程]本文在分析网页URL参数、页面内容等特征的基础上,以81 759个电商用户会话为测试样本,提出并实现从页面到用户行为的映射方法,给出一种依据原始日志建立用户行为序列来描述会话的方案。[结果/结论]分析反映出在会话层面上已有研究不易得到的行为特征,得到6类具备不同行为模式的会话:功能探索会话、卖家管理会话、营销推动会话、资料管理会话、商品浏览会话、检索依赖会话。基于点击流对用户会话建模,可以得出用户会话中行为序列特征,对实现准...
[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
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