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[期刊] 图书情报工作
[作者]
李洁 张国标 周毅 郗玉娟 杨金庆
[目的/意义]为实现科技文献推荐场景要素的交互增强，将各要素交互特性捕捉问题转化为多任务共同优化学习问题，构建基于动态多任务学习的科技文献推荐模型，以进一步提升科技文献推荐性能。[方法/过程]采用多任务学习方法，针对科技文献推荐要素可采集的关键特征进行子任务解构，借助多头注意力机制，进行子任务交互关系的动态学习，在动态学习各任务交互关系的基础上设计科技文献推荐模型。[结果/结论]根据CiteULike数据实验结果，所构建的DMRSTL模型在3个评价指标上均显著优于对比模型，最高差值为AUC指标提升15.51%,MRR指标提升11.90%,nDCG@5指标提升16.45%，且通过任务组合对比实验进一步表明，借助推荐要素的交互增强，可以有效提升科技文献的推荐性能。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
屈冰洋 王亚民
[目的/意义]传统的科技信息文献推荐模型没有充分挖掘科技信息文献以及科研人员的本身特征,因此,文章结合深度学习技术获得健壮的用户及文献特征,提高推荐精度。[方法/过程]在传统概率矩阵分解模型中加入科研人员合作作者以及文献文本信息来构建推荐模型。首先,堆叠去噪自编码器(SDA)利用科研人员合作作者信息提取用户特征;其次,融合注意力机制的双向长短时记忆网络(BiLSTM-Attention)利用文献文本信息提取文献特征;最后,在概率矩阵分解方法中,加入用户特征矩阵和文献特征矩阵,从而预测科研人员偏好,实现个性化科技信息文献推荐。[结果/结论]通过实验证明,新提出的方法在模型上具有更好的拟合准确度,提高了推荐效果。
[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
赖院根
信息超载和语言障碍影响我国科研人员对外文科技文献的有效获取,如何提高获取效率成为亟待解决的问题。个性化推荐能很好地处理信息超载现象,但当前国内外相关研究都基于单一语种进行,多语种环境下的推荐研究非常缺乏。本文提出网络环境和海量数据背景下的科技文献跨语言推荐模型,并论证用户兴趣特征抽取、语言转换和混合推荐等步骤。利用Web日志挖掘技术,分析基于多种信息行为的整合分析方法抽取用户兴趣特征,以分类表作为参考体系建立用户兴趣表示模型,在用户—特征词转化为用户—类目矩阵的基础上开展推荐研究。
关键词：
科技文献 个性化推荐 跨语言 用户分析
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王益成 王萍
[目的/意义]构建以用户动态画像为基础的科技情报服务推荐模型以满足新时期科技情报用户对情报服务及时性、专业化与精准性的要求,更好地服务"双创"工程。[方法/过程]通过文献调研法分析情报3.0时期科技情报用户结构与需求变化,提出对科技情报用户动态画像分级架构的思想,进而借鉴其他领域对用户画像的实践应用,构建以用户动态画像为基础的科技情报服务推荐模型。[结果/结论]以用户动态画像为基础的科技情报服务推荐模型能够实现科技情报产品与用户之间的精准对接,增强用户粘性,更好地服务科技情报用户。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
刘扬
文章分析了学术信息推荐的特性和学术信息质量的影响因素,认为信息质量是提升学术推荐系统性能的重要影响因素。并归纳、分析了推荐系统用户满意度变量,重点考虑了信息质量、信息内容和信息协同3个影响因素,构建了包括信息表述、用户偏好获取、混合推荐、信息质量评估和综合评分5个模块的混合推荐模型,并简述了其实现步骤与方法。
关键词：
学术信息 信息质量 算法 推荐模型
[期刊] 财会通讯
[作者]
刘鸿雁 孔峰
委托代理模型可以用来研究现实中的许多问题,但实际社会经济领域的委托代理关系多为多任务委托代理。本文从不同的工作任务间存在着替代或者互补效应时,激励机制的设计问题,存在多个业绩指标时,激励机制的设计或者代理成本的减少,对多任务委托代理模型的研究进行了梳理和评价,并对未来研究提出了展望。
关键词：
综述 多任务委托代理 委托代理模型
[期刊] 财会通讯
[作者]
刘鸿雁 孔峰
委托代理模型可以用来研究现实中的许多问题,但实际社会经济领域的委托代理关系多为多任务委托代理。本文从不同的工作任务间存在着替代或者互补效应时,激励机制的设计问题,存在多个业绩指标时,激励机制的设计或者代理成本的减少,对多任务委托代理模型的研究进行了梳理和评价,并对未来研究提出了展望。
关键词：
综述 多任务委托代理 委托代理模型
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
颜端武 陶志恒 李兰彬
文章研究了一种基于ＨＤＰ主题模型的主题文献自动推荐方法，并将其应用于专题情报服务领域知识库构建平台系统的开发。该方法在中文分词和词性标注的基础上，进行文献特征的预筛选获得特征词频分布矩阵，通过ＨＤＰ主题模型生成各文献与文献集的主题分布矩阵，利用余弦相似度计算与时间阈值加权，生成每篇文献的相关文献集并进行主题文献自动推荐。选取雷达领域语料为样本，在面向专题情报服务的领域知识库构建平台系统中进行了主题文献推荐的模块设计和实际应用。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
何胜 熊太纯 柳益君 叶飞跃 潘瑜
[目的/意义]以高校图书馆馆藏图书数据库和各类论文数据库等海量的文献资源为基础,设计推荐方案并基于Spark技术开展实证研究,力图优化图书馆文献推荐效果和提高系统计算性能。[方法 /过程]首先分析大数据背景下高校图书馆文献推荐的需求,接着针对存在的文献查找缺失、文献浏览迷航和文献分析低效的现状,提出一种以文献"混合关联"为主要内容的图书馆文献推荐方案及实现算法,并应用Spark内存计算技术设计实证案例,最后对实证结果进行讨论并与同类算法比较。[结果 /结论]基于Spark的文献"混合关联"方案能有效满足用
[期刊] 情报学报
[作者]
崔鸿飞 冯子函 张靖雨
丰富的互联网文献数据库是科研人员了解领域发展和前沿的重要资源，从全局视角对领域的海量科研成果进行高效信息挖掘，可以在知识洪流中为科研人员提供更加明确的方向。本研究基于经典生物医学文献数据库PubMed收录的发表于2010—2021年的13万篇文章，挖掘科研人员的历史行为信息，构建同时包含作者、论文、关键词的异质信息网络，利用异质信息网络表示学习算法metapath2vec将该网络嵌入成为异质向量空间，并通过计算异质向量空间中向量的相似度指标，同时实现科研合作者推荐与科研兴趣关键词推荐。与已有研究相比，本研究的方法更加重视多任务协同，不仅在新增的科研兴趣关键词的任务中获得了有意义的推荐结果，还显著提高了科研合作者推荐的准确度。同时，本研究在作者空间与关键词空间进行了深入挖掘，并证明其在科研兴趣的语义理解方面具有指导意义。本研究在科研兴趣的研究、挖掘与推荐方面提供了新的研究视角。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
时倩如 李贺 沈旺 刘嘉宇 田聪淼
[目的/意义]针对缺乏辅助信息的场景，为更好地挖掘用户偏好，从用户项目间的交互信息中挖掘高阶关系特征，并综合考虑全局和局部层次上的交互关系，提出一种基于高阶和低阶交互关系的深度学习推荐模型（HLRec）。[方法/过程]从原始交互数据中构建超图和二分图两种子图，分别显式建模用户项目间高阶和低阶交互关系；使用关联矩阵表示高阶交互关系特征，异构图神经网络提取低阶交互关系特征；融合高阶与低阶交互关系特征，并输入到深度生成模型变分自编码器（VAE）中学习用户和项目的表示向量；根据模型预测的用户项目间匹配概率完成Top-k个性化推荐。使用公开数据集MovieLens-1M验证提出的模型。[结果/结论]实验结果表明，在Top-20推荐中，与相关基线模型相比，本文模型的Recall、Precision和NDCG分别提高了4.18%、3.20%和3.41%。
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
丁德红 方逵 王娟 朱幸辉
针对专门的农业知识库,使用基于内容过滤的推荐方法,建立了农民用户兴趣模型和文档特征模型。在用户兴趣模型和文档特征模型中,针对特征项在不同表空间的分布情况,以及HTML文档结构对特征项权重的影响,通过改进传统特征项提取算法,提高了推荐模型的精度。结果表明,随着用户数的增加,农业信息推荐模型的查准率和查全率不断加大,说明模型的精确度不断提高。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
曾子明 周红
针对目前文献管理软件无法识别用户潜在研究兴趣从而进行个性化推荐的现状,文章提出了基于主题的社会化推荐方法。首先通过基于内容的个性化过滤方法识别用户的主题偏好,然后利用社会网络分析方法 (SNA)识别学术网络中有影响力的文献,进而产生推荐。最后提出了基于社会网络的科技文献个性化推荐的框架。理论分析证明该方法可以准确反映用户的研究兴趣,灵活地识别用户所属的学术网络,从而为目标用户产生精准的文献推荐服务。
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
涂海丽 唐晓波
【目的】构建社会化电子商务环境下基于标签的个性化商品推荐模型。【方法】综合考虑用户使用标签的频率和时间因素计算用户的兴趣偏好;基于标签层次特征和电子商务网站中关于商品特征的检索条件,构建某一主题商务社区中商品本体;利用本体规范化用户标签语义,并对商品进行分类;寻找含有用户偏好的类簇,计算该类簇中商品与用户偏好商品的相似度,将用户未标注过的商品与用户偏好相似度高的商品推荐给用户。【结果】从翻东西网站上随机选取200个活跃用户关于热门商品的标注信息进行分析,验证该模型的有效性。【局限】在计算用户兴趣偏好时,只
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