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[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] 情报理论与实践
[作者]
吴树芳 高梦蛟 朱杰
[目的/意义]针对当前社交用户兴趣挖掘效果不理想，且缺乏对兴趣类型特征的深入研究，提出一种新的长短兴趣挖掘方法。[方法/过程]首先引入兴趣价值参数作为先验知识对Labeled LDA主题模型进行改进，依据改进的主题模型挖掘不同时间窗口的兴趣主题，构建兴趣主题矩阵。然后基于用户兴趣的变化规律构建主题生命树，挖掘用户兴趣的生命特征和潜在关联，将用户兴趣划分为长期兴趣、短期兴趣和过期兴趣。最后依据兴趣主题的强度和波动幅度量化用户不同类型兴趣的权重，实现对用户兴趣的准确表示。[结果/结论]实验采用从新浪微博爬取的真实数据作为训练集和测试集，与已有的兴趣挖掘方法进行比较，结果发现长短兴趣挖掘方法在F1值和MRR值上最高分别提升了7.68%和7.41%。[局限]仅利用微博文本信息对方法进行验证，缺乏对跨平台信息的深入探讨。
[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] 情报理论与实践
[作者]
石季辉 于长锐 刘兰娟
本文对传统预处理步骤和方法进行了分析,针对其所需解决的两个基本问题:用户的准确识别与追踪和本体化的Web信息与基础日志数据的结合,提出了适合网络社区用户兴趣挖掘研究的数据预处理步骤与方法,弥补传统Web使用挖掘数据预处理在这方面的不足。
关键词：
网络社区 预处理 本体 数据挖掘
[期刊] 图书情报工作
[作者]
黄名选
针对情报检索系统中存在的词不匹配问题,提出一种基于相关性-兴趣度架构的关联规则挖掘的局部反馈查询扩展算法,并论述查询扩展基本思想、扩展算法模型以及扩展词权值的计算方法。该算法主要特点是采用支持度-置信度-相关性-兴趣度框架衡量关联规则,避免产生负相关的、虚假的和无兴趣的规则,提高来自于关联规则的扩展词的质量。实验结果表明,该算法能有效地改善和提高信息检索性能,有很高的实际应用价值和推广前景。
[期刊] 图书情报知识
[作者]
黄令贺 朱庆华 沈超
对用户群体进行充分理解是网络百科系统优化的基础。针对以往研究在分析网络百科用户兴趣方面的不足，本文在引入突出兴趣与稳定兴趣等概念的基础上，以百度百科６个月近５０万条数据为基础，采用时间序列聚类等方法探索这一用户群体兴趣的动态变化规律。研究发现：网络百科用户群体兴趣有稳定与偶然之分，而且差异巨大。大部分用户进行贡献行为可能只是出于很偶然的原因，长期在某一主题坚持贡献的＂专家型＂用户缺乏，这可能是造成网络百科词条质量普遍不高的原因之一。因此在继续激励普通用户积极参与词条内容生产的同时，还有必要吸引专业人士的加入。为保证个性化推荐的效果，获取用户兴趣的途径也应该多源化。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
赵学锋 汤庆 张睿 李岳
以携程网上消费者对酒店的文本评论为研究对象,通过对文本评论中的词语进行聚类,得到其中隐含的消费者最关注的酒店评价维度。为保证词语聚类的效果,引入语料库作为对比文档,通过分词、特征项表示、特征词编码标注、词义相似度计算以及基于DBSCAN的文本聚类过程,得到最后的评价维度,并以实例详细说明每个过程中所采用的方法及步骤。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
周奇 陆敬筠 朱晓峰
社交网站与电子商务网站逐步实现信息共享，电子商务网站利用社交网站信息可以增强信息推荐的准确性与可信性。文章提出一种利用社交网站的用户社交网络及博文信息实现基于社交团体和用户相似度的信息推荐方法，该方法利用ＣＮＭ算法发现用户所处的社会团体，通过基于语义信息的文本相似计算方法计算微博文本相似度，最后，在社团发现和文本相似度计算的基础上计算用户对项目的预测评分，实现信息推荐，并通过线下模拟实现测试该方法的有效性。
关键词：
社交团体 用户相似度 信息推荐
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
彭继东 谭宗颖
介绍了专利相似度测量的现状及其局限性;在此基础上提出了基于文本挖掘技术,以专利标题、摘要、权利要求和说明书4个文本元素的加权相似度作为专利相似度的测量方法;最后讨论了该方法的应用价值,并以碳纳米管技术领域为例作了实证研究。
关键词：
专利 文本挖掘 测量方法 应用
[期刊] 统计与决策
[作者]
王明佳 韩景倜
文章针对传统推荐系统在数据稀疏性情况下用户相似性度量精度不高的问题,提出了一种多维度用户相似性度量的协同过滤算法。首先根据用户-项目打分矩阵,考察用户共同评分项目数和用户活跃度对用户相似的影响,并计算用户的相似度;然后通过修正皮尔逊用户相似性计算用户的相似性;最后通过一个权值来控制两者的重要程度,综合计算用户的相似性。研究结果表明权重系数为0.4,即修正的皮尔逊用户相似性的占的比重较大时,推荐系统的推荐质量最好;同时多维度用户相似性度量的协同过滤推荐算法在MAE、召回率RE和准确率三个方面都要优于经典的余弦相似性协同过滤算法以及皮尔逊相似性协同过滤算法。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
赵彦辉
从检索图书馆读者借阅记录入手,针对读者借阅记录的分类号进行频数统计和聚类分析,并依据获得的借阅兴趣类目构建读者阅读兴趣本体模型。使用SWRL规则描述语言构造推理规则,在Jess推理引擎中进行推理,实现读者阅读兴趣本体模型的动态更新。通过程序测试表明:挖掘流通数据、建立读者阅读兴趣本体模型、利用关系数据库数据和推理方法动态更新本体,是实现个性化荐书服务自动推送的可行方法。
[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] 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] 情报杂志
[作者]
胡潜 明均仁
[目的/意义]针对现有的虚拟社区推荐方法缺乏兼顾推荐准确性和新颖性的问题,将数据挖掘技术与信息推荐方法相结合,提出了基于用户-主题关联挖掘的虚拟社区推荐方法。[方法/过程]该方法通过构建用户-用户相似度矩阵、社区-社区主题距离矩阵、基于矩阵分解的智能推荐等过程,使得推荐结果能在保证高准确性的前提下,兼顾推荐的新颖性。[结果/结论]实验结果表明,该方法取得了理想的预期结果,推荐效果既能保证准确性,又能体现新颖性。
关键词：
关联挖掘 智能推荐 虚拟社区
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