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[期刊] 图书馆论坛
[作者]
宋凯 冉从敬
推动高校专利转让给企业，让企业实现产业化应用，对发挥高校专利技术价值、解决高校专利转化困境、提升企业科技能力、促进区域经济发展具有重要意义。文章将企业画像引入到高校专利推荐过程，从技术研发属性、竞争对手属性两个数据维度进行画像描述，以此为基础制定推荐策略。依托主题模型、文本聚类、文本相似度计算等关键技术，构建“专利匹配度”指标，实现对企业进行高校专利的个性化推荐，解决校企专利交易过程中存在的“找专利”问题。最后，从相关性、统计学特征、区分能力角度对“专利匹配度”应用于高校专利个性化推荐的合理性和科学性进行了验证。结果表明，专利匹配度从四维视角出发，融合企业画像，涵盖指标全面，能够保证推荐专利的主题性、影响力、时效性和相关性，为企业快速锁定高校专利提供了重要的方案参考。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
冉从敬 宋凯
[目的/意义]高校专利具有数量多、价值度高、转化率低等特征，推动高校专利向企业转化，对解决高校专利转化困境、提升企业科技能力、支持知识强国建设具有重要意义。[方法/过程]将个性化推荐引入到高校专利转化过程中，以主题模型、文本聚类、文本相似度计算作为技术支撑，将基于内容和基于协同过滤的推荐方式相结合，采用混合方法构建高校专利个性化推荐模型，选取特定技术领域与目标企业，根据目标企业技术重点和薄弱领域，推送高校专利推荐列表，以提升高校专利转化率，促进校企产学研合作。[结果/结论]以区块链为技术领域，以平安科技为目标企业，对高校专利个性化推荐模型进行验证，明确了平安科技的技术重点主题和技术薄弱主题，将基于技术重点的内容推荐和基于技术竞争者的协同过滤推荐结合，通过混合方法形成完整的专利推荐列表，在注重目标企业当前研究重点的基础上，又兼顾其潜在技术需求，为推动高校专利转化提供了实践路径。
[期刊] 现代管理科学
[作者]
张玲玲 陈全 朱正祥 石勇
文章首先讨论了当前交叉销售方法的局限性,以及个性化推荐在交叉销售中应用的可行性。接着,讨论了领域知识的重要性,并将领域知识与传统个性化推荐方法结合以改进推荐效果。
关键词：
交叉销售 领域知识 个性化推荐 协同过滤
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
何娟
[目的/意义]为解决图书馆长久以来"藏与用"之间的矛盾,为读者提供个性化图书推荐等精准服务。[方法/过程]利用用户画像方法和技术,构建读者的个人画像与群体画像,并综合两者所反映出的读者借阅行为特征,实现图书的个性化推荐。[结果/结论]通过问卷调查证实测试用数据反馈结果较为良好,同时也反映出用户画像在图书推荐领域具有一定的可行性。[局限]数据全面性不够,构建用户画像的技术不够新颖,结果的测评方法较为主观等。
[期刊] 图书馆建设
[作者]
孙战彪
PDA是以读者为主导,赋予读者直接采购权的图书馆资源建设和读者服务工作模式。PDA模式在国内尚处于起步阶段,从个性化推荐角度研究并改进PDA模式,需从分析PDA模式的基本特点入手,通过建立高校图书馆读者兴趣模型,并基于协同过滤推荐、内容推荐和特色引导性推荐等方式将相关文献推荐给读者,帮助读者在面对海量书目数据时高效地获取自己需要的相关文献,同时使PDA模式下读者采选的文献更符合馆藏需求,起到引导读者阅读的作用,从而更好地将PDA理念运用到高校图书馆资源建设和读者服务工作中。
[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] 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] 图书情报工作
[作者]
王军 张子柯
认为社会化标签没有特定的组织结构,标签的质量也会有优有劣。此外,同一个社会化标签对不同的人重要程度不尽相同。首先利用信息熵来刻画社会化标签对用户的重要性,然后将基于社会化标签信息熵算法和经典的协同过滤算法的个性化推荐结果进行对比,最后发现基于社会化标签信息熵算法在准确度上提高了10.9%。
关键词：
推荐算法 社会化标签 信息熵
[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] 管理科学
[作者]
姚凯 涂平 陈宇新 苏萌
个性化推荐系统已成为各大电商向消费者提供个性化购物体验的重要工具之一,通过推荐系统,商家可以提高收入和消费者满意度。但传统推荐系统通常只利用消费者在当前网站的历史信息推荐个性化商品,无法获得消费者在其他网站的数据来优化推荐效果。大数据时代,一些第三方公司抓住机遇,利用不同公司的多源大数据提供更好的个性化推荐服务。然而,这种新型的推荐系统对消费者购物行为的影响存在极大的未知性。探究基于多源大数据的个性化推荐系统对消费者购物行为的影响。为了建立推荐系统与消费者购物行为之间的因果关系,采用实地实验有效地避免传统研究方法存在的内生性问题,并具有较好的外部有效性。一方面,基于内部数据和外部数据构造解释性变量,探究内部数据特征和外部数据特征与推荐效果之间的关系;另一方面,通过检验消费者特征与内外部数据的推荐效果间的交互效应,进一步分析外部数据和内部数据的推荐效果如何随消费者的特征变化,帮助企业更好地利用多源大数据提升推荐效果。研究结果表明,基于内部数据的推荐系统能够显著提升消费者点击个性化推荐商品的概率,可以降低消费者决策时间,激励消费者浏览更多的商品。外部数据的推荐效果不仅与外部公司网站的用户数量相关,也会受到外部网站与当前网站的关联程度的影响。消费者特征对基于内部数据和外部数据的推荐效果起调节作用,如果消费者是当前网站的老用户,利用该消费者在当前网站的内部数据提供个性化推荐的效果更佳。通过分析基于多源大数据的推荐效果对消费者购物行为的影响,进一步完善个性化推荐领域的理论框架。研究结果对如何利用多源数据构建更加有效的推荐系统具有重要指导价值,并为不同网站之间的数据共享机制提供重要的管理建议。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
艾斯特
文章分析推荐系统的国内外研究现状,总结传统推荐系统的不足,据此提出一个基于SOA的混合个性化推荐平台改进方案。在平台的基础上构建基于SOA的混合推荐模型,对影响模型内推荐策略选择的内部因素和外部情境因素进行了详细分析,并指出该平台的优势和实施时应注意的问题。
关键词：
推荐系统 情境 信息推荐服务 模型
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
黎雪微 应时 洪伟
[目的/意义]传统推荐方法仅考虑用户过去的兴趣偏好,忽略了用户兴趣偏好的漂移性问题,使得推荐结果过于专门化,不能给用户提供新颖的推荐项目。[方法/过程]文章提出了一种基于语义关联和信息距离的个性化推荐方法,该方法将项目的信息量融入到传统的语义关联相似度中,从而实现了用户兴趣偏好的有益迁移,使推荐得到有效扩展,改善了推荐专门化问题。[结果/结论]通过设计实验验证了信息距离能够对推荐结果产生较大影响,提出的方法可以给用户推荐其感兴趣并且更有价值的项目。随着新项目的不断加入,项目的信息量会动态变化,系统会不断调整推荐列表以适应用户需求。[局限]不足之处在于模拟仿真实验下样本量不足引起的可信度问题,后续的研究将利用爬虫工具收集大数据进行算法测试,验证方法在大样本环境下的有效性。
[期刊] 图书馆学研究
[作者]
田磊 任国恒 王伟
图书借阅是图书馆最基本的服务,根据用户的借阅爱好为其自动地推荐相关图书是解决图书借阅效率与可靠性等问题的关键。为了提高图书推荐的准确率,本文利用改进的K-mean算法对借阅用户的类别与偏好性进行了系统的分析,然后通过构造用户借阅偏好性矩阵与用户相似性度量,采用协同过滤算法实现了图书借阅的个性化推荐。实验结果表明,本文算法可根据用户的借阅爱好准确地为其推荐图书,整体上具有较高的性能。
关键词：
图书推荐 协同过滤 聚类分析 阅读偏好
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
孙传明 周炎 涂燕
针对传统协同过滤算法存在的数据稀疏性和推荐范围问题，提出一种混合协同过滤推荐方法.该方法将两种传统算法结合，并综合考虑了项目标签属性等信息.首先利用基于项目的协同过滤算法生成预测评分，并替换原始用户-项目评分矩阵中的零值.其次利用基于用户的协同过滤算法计算填充后矩阵的用户相似度，以及预测评分并产生最终推荐.最后基于MovieLens数据集实验证明，本方法能够有效提高推荐精度，扩大推荐范围.
关键词：
协同过滤 个性化推荐 项目属性 相似度
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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