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[期刊] 图书情报工作
[作者]
景民昌 于迎辉
针对数字图书馆系统中的读者借阅历史数据,提出利用图书借阅时间计算读者兴趣度的评分数据模型。该模型把读者的借阅行为分为4种不同的类型:续借、超期借阅(长期超借与短期超借)、正常借阅、盲目借阅,设置阈值,分别计算其相对借阅时间,得出读者对图书的兴趣度。在该数据模型的基础上,实现一个基于协同过滤技术的图书推荐系统,验证模型的有效性。
关键词：
协同过滤 数据挖掘 图书推荐 用户兴趣度
[期刊] 图书情报工作
[作者]
江周峰 鄂海红 杨俊
针对读者的借阅历史数据,提出一种将图书借阅次数以及借阅时间转化为读者兴趣度的评分模型。该模型把读者的借阅行为分为3种不同的类型:借阅、续借、预约,并将借阅行为发生的时间融入到评分模型中,对于时间上下文的使用,采用两种不同的时间衰减策略,以比较其优劣并选取最优的评分模型。在该数据模型的基础上,实现一个基于隐语义模型的图书推荐系统,并验证评分模型的有效性。
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
吴红艳 张迎晨
基于时间序列分解法,建立了图书借阅流量预报模型。引入灰色系统理论来分离趋势,从预报结果可以看出,所建模型具有较高的准确性。
关键词：
时间序列 图书借阅流量预报
[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]
安德智 刘光明 章恒
针对目前传统数字图书馆无法为用户提供准确个性的图书推荐服务的问题,提出构建基于协同过滤的图书智能推荐系统。首先对图书进行聚类,构建无缺失的图书评价矩阵,在此基础上根据读者对相似图书的评分预测读者的兴趣爱好,为读者提供个性化的图书推荐。该方法在评分数据极端稀疏的情况下也可以为读者作出准确的图书推荐。最后通过实验验证该推荐方法的有效性和实用性。
关键词：
数据挖掘 协同过滤 图书推荐
[期刊] 情报科学
[作者]
李宇航 夏绍模 程华亮
【目的/意义】在大数据环境下,借鉴迁移学习概念,对移动图书馆收集的用户评分数据进行分析解决个性化推荐问题。【方法/过程】构建跨域协同过滤模型,共享跨域特征信息,重构评分矩阵实现个性化推荐。【结果/结论】案例结果表明跨域协同过滤模型能够解决移动图书馆推荐系统初期数据量较少的冷启动问题,并具有良好的应用性。同时实现了对用户多个领域的兴趣挖掘,增加了用户粘度。
关键词：
迁移学习 跨域协同 用户粘度
[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
李树青 徐侠 许敏佳
本文首先提出一种利用读者借阅行为特征来判断图书可推荐质量的思路,并结合读者图书借阅关系所形成的二分网络结构,设计了一种测度图书可推荐质量的迭代算法,从而为个性化图书推荐服务提供了良好的推荐客体。在上述研究的基础上,结合图书类别目录层次、标题语义信息的提取处理方法、基于加权XML模型的用户个性化模式表达方法及其权值扩散策略,提出了三种图书馆个性化图书推荐服务的形式,分别是特定主题的图书推荐服务、现有所借图书的修正型推荐服务和新书推荐服务。最后,文章对相关测试实验及其效果做了必要的说明。图9。表10。参考文献13。
关键词：
图书借阅网络 二分网络 个性化推荐
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
陈金传 成志强
本文意图通过建立读者特征、不同类别图书流通量、读者借阅时间3者的关系模型，探索读者特征与借阅趋势之间的隐含规律，为图书馆的智慧管理提供可靠且快速的预测与分析。本文创新性地提出了基于广义加性模型(GAM)的3阶段快速拟合模型，采用Onehot编码、线性和非线性3种函数进行数据拟合，建立读者特征与图书流通的回归模型。考虑到图书馆数据的庞大性，本文利用Nesterov方法和Power Iteration方法对回归模型进行加速，在保证回归准确率的前提下，大幅度提高了算法速度。在真实图书馆数据上的实验表明，本文方法相较于纯线性模型准确性可以提高约70%，速度仅下降约30%；相较于纯非线性模型速度可以提高约6倍，而准确率仅下降约15%，较好地满足图书馆大规模数据的分析。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
袁虎声 赵洗尘
［目的／意义］在应用大数据提升图书馆服务的背景下，为提高借阅推荐的有效性，设计一种基于加权借阅网络的个性化推荐算法。［方法／过程］引入复杂网络理论的分析方法，以深圳大学城图书馆的实际借阅数据为例，证明借阅网络具有二分图特性和ＢＡ无标度网络特性，具备个性化推荐的条件；通过构建读者借阅子网，采用能量传递六步法，实现个性化图书借阅推荐。［结果／结论］实际借阅数据的验证结果表明，算法是有效且具有实际应用意义的。
关键词：
复杂网络 借阅推荐 大数据 图书馆
[期刊] 图书情报工作
[作者]
李云华 李新广
提出一种基于概念格的图书协同推荐方法。首先建立用户与图书之间的概念格,然后根据概念格中图书节点之间的继承关系,从下向上回溯用户之间的共同偏好,快速计算用户之间的相似度,以确定目标用户的"最近邻居"。最后通过计算协同推荐值,实现对目标用户推荐其可能感兴趣的图书,从而为图书的协同推荐提供支持。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
张新香 刘腾红
针对基于项目的协同过滤推荐算法在数据极度稀疏的情况下相似性度量不准、推荐质量低下的不足,借鉴基于云模型中的云相似性度量方法来实现基于知识层面的项目相似性度量,改进传统的基于项目的协同过滤推荐算法,并利用公开的实验数据进行验证比较,结果表明,即使在数据极度稀疏的情况下,改进后的算法仍然能取得较好的推荐效果。
关键词：
协同过滤推荐算法 云模型 相似度
[期刊] 图书情报工作
[作者]
吴志强 马慧娟
协同信息推荐系统逐渐被应用到数字图书馆中并成为该领域的主要研究主题之一。从协同信息推荐技术本身、该技术在数字图书馆中的应用以及典型数字图书馆协同信息推荐系统研究等方面对相关研究进行分析和述评,并提出数字图书馆协同信息推荐技术应用的改进策略。
关键词：
数字图书馆 协同信息推荐 协同过滤
[期刊] 图书情报工作
[作者]
夏立新 毕崇武 程秀峰
[目的 /意义]针对移动在线学习平台中用户评价具有布尔变量属性的学习资源,提出一种适用于该类资源的协同推荐方法。[方法 /过程]首先采用基于用户自身属性和已有好友分布特征的FRUTAI算法,确定目标用户的最近邻集;然后在解决数据稀疏的基础上,提出适用于布尔型移动在线学习资源的协同推荐方法;最后选取实证对象,依据相关评估方法评估推荐结果。[结果 /结论]在以豆瓣书评网数据作为数据集的实证中取得了较好的推荐效果。实证结果表明,本文提出的改进的协同推荐算法可以有效地应用于移动在线学习平台中的布尔型学习资源,具有
关键词：
移动学习 协同推荐 布尔型资源 用户评价
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
黎小平
分析了制造企业管理协同现状,提出了基于一线生产型班组的自底向上管理协同策略,研究了基于班组的管理协同体系,指出协同体系应分层次系统构建,详细讨论了各层次的协同内容,对组成管理协同体系的协同层次模型、协同功能模型和协同链模型进行了研究,以A公司的实践说明了基于班组的管理协同体系构建过程。
关键词：
班组管理 管理协同 协同体系 协同模型
[期刊] 图书情报工作
[作者]
邱均平 张聪
以武汉大学为实际研究环境,针对高校图书馆环境下协同推荐的特殊性,在缺乏用户对馆藏资源评分数据的情况下提出主要根据借阅时间计算用户的偏好值,并辅助使用用户评分对该值进行调整。将用户的信息需求分为长期信息需求和短期信息需求,分别计算用户对馆藏资源的短期偏好值和长期偏好值,运用Apache Mahout构造馆藏资源的协同推荐系统,针对用户的两种需求进行推荐,并且采用邮件调查的方式对推荐结果进行了检验。
关键词：
馆藏资源 协同推荐 信息需求 用户偏好
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