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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
杨梦婷 熊回香 肖兵 叶佳鑫
[目的/意义]在开放的知识交流环境中向学者推荐具有相似研究兴趣的学者有助于学者高效获取到所需的学术资源，更好地开展学术研究和学术交流。[方法/过程]首先利用LDA主题模型提取学者的科研兴趣特征，同时引入时间因子加权兴趣特征，形成学者动态兴趣矩阵，基于此使用K-means对具有相似研究兴趣的学者进行聚类分析，并在类簇内综合学者的科研能力和社交属性两个维度构建学者推荐模型。[结果/结论]以“百度学术”数据集对模型进行验证，实验结果表明该模型能够很好地发现相关学者，满足可操作性和推荐结果有效性。在学者推荐过程中引入更贴近现实的动态兴趣特征对推荐结果具有一定效果。
[期刊] 情报学报
[作者]
梁柱 沈思 叶文豪 王东波
在现有的裁判文书检索系统上，非专业领域的用户检索具有局限性。目前，法律领域的智能检索仅在基于裁判文书的法律条文的推荐和分类上开展了研究，缺乏对裁判文书自动推荐的相关研究，因此，本文提出了一种利用类新闻的事实性文本智能推荐裁判文书的方法，结合目前的研究工作，总结裁判文书的结构和内容特征，利用类新闻的事实性文本模拟非法律专业用户的检索查询式，构建含有结构内容特征的裁判文书语料库，并自动推荐相关裁判文书文档。结果显示，利用裁判文书的法院意见结构内容特征，对新闻语料进行特征词表示之后，LambdaMART模型在文本匹配结果上表现良好，优于传统的全文检索技术。
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
余传明 龚雨田 赵晓莉 安璐
【目的】科研合作关系是一种重要的社会网络。为了促进科研合作,提高科研生产率,对金融领域的科研合作推荐模型进行研究。【方法】建立金融领域个人、机构和区域三个层面的科研合作网络,提出一种新的融合基于邻居节点和基于路径的网络特征的科研合作推荐模型,并从个人、机构和区域三个层面进行实证检验。【结果】通过对2000年到2014年刊载的68 905篇金融领域的文章进行分析并构建科研合作网络,在个人、机构和区域三个层面上,基于特征融合的链接预测方法的AUC值分别为84.25%、87.34%和91.84%,均高于基于邻居
[期刊] 情报科学
[作者]
熊回香 杨雪萍 蒋武轩 陆颖颖
【目的/意义】研究科研社交网站中的学者推荐有利于增强学术合作、提升科研人员学术交流,对科研工作具有深远意义。【方法/过程】从学者知识结构和学术行为网络两个维度出发,构建基于相似兴趣的学者推荐模型,挖掘分析学者知识结构特征、学者间合作网络、机构间合作网络关系,计算学者在这三个层面上的相似度并进行整合实现学者推荐。最后以百度学术学者主页数据为例验证模型的可用性与有效性。【结果/结论】结果表明:模型能够有效解决科研社交网站信息过载和不对称的问题,满足可操作性和推荐结果有效性。
[期刊] 情报学报
[作者]
熊回香 李晓敏 杜瑾
学术数据的激增出现信息过载现象,对科研用户造成一定的负担,研究学者推荐能够提高科研效率,便于顺利开展科学研究。本文构建了一种基于组合相似度计算的个性化学者推荐模型,组合相似度计算包括基于学者特征词相似度计算和基于学者共被引相似度计算。前者考虑的是学者基于研究内容的相似性,而后者考虑的是学者基于共被引关系的相似性。同时,以CSSCI (Chinese Social Sciences Citation Index)数据库和CNKI (China National Knowledge Infrastructure)中的数据进行模型验证,并且利用精确率、召回率和F值进行推荐效果评测。实验结果表明,本文提出的推荐模型取得了较好的结果,即能为目标学者推荐研究兴趣相似的学者,促进学术沟通。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
顾佳云 熊回香 肖兵
[目的/意义]考虑用户兴趣和社交关系两方面的动态变化,提出融合用户动态兴趣与社交关系的学者推荐模型。[方法/过程]首先,利用不同学科的期刊文献作为分类语料,基于Labeled-LDA模型对学者所发博文进行学科领域判别。然后,依据KNN算法对博文进行学科分类,接着利用学科兴趣变化速率改进时间因子,计算得到学者动态兴趣相似度;根据学者间链接的数量关系计算学者的PageRank值,结合学者所发博文的时间价值计算得到全局信任度。在学者评论、推荐交互行为中引入时间权重计算学者交互信任度,综合全局信任度和交互信任度得到学者的动态社交信任度。最后,融合兴趣相似度与信任度进行学者推荐。[结果/结论]虚拟学术社区中融合用户动态兴趣与社交关系的学者推荐模型从动态兴趣和动态社交关系两个视角出发,能够有效提高学者推荐的质量。
[期刊] 商业经济与管理
[作者]
汪涛 李燕萍
本文以虚拟社区中的参与者为研究对象,通过定量研究探讨了虚拟社区中推荐者的特征——关系强度和感知专业性,是如何影响推荐的效果的,即对购买决策的影响。我们发现关系强度和感知专业性是通过信任这一中介作用于推荐对购买决策的影响的,同时产品涉入在其中起调节作用。
关键词：
感知专业性 关系强度 信任 产品涉入
[期刊] 情报学报
[作者]
杨辰 刘婷婷 刘雷 牛奔 孙见山
随着知识爆炸时代的到来,电子文献数据库的负荷将急剧扩大,用户在库中搜寻所需资源也将越发困难。因此,开发电子文献资源推荐系统从而辅助电子数据库的管理受到研究者的广泛重视。协同过滤作为时下数据库的常用推荐技术,由于仅仅考虑了用户对于文章的历史评分的相似度,忽略了用户在语义层面和社交关系的距离等重要因素因而推荐效果有限。为了在推荐系统中融入这些影响因素,本文在基于用户的协同过滤的方法基础上引入了基于主题模型的文本相似度和两种社会化的用户相似度(用户标签相似度与用户群组相似度),运用非监督的融合策略对这些相似度进行了整合。本文提出的融合文本特征与社会化指标的方法在真实数据集上展示了多源信息对于推荐准确度的增强和提升效应,对于电子文献资源的管理和传播具有较强的启示意义。
[期刊] 商业经济研究
[作者]
朱舒威 张浩
本文采用问卷调查法对基于场景特征和数据的新零售商品智能推荐进行分析,发现用户对新零售模式的了解程度、线下购物支出、线下智能引导服务需求等对智能商品推荐服务有着重要影响。空间环境、用户与用户行为、体验、社交环境是新零售模式场景的四要素,对这四要素的准确把握可以有效实现精准营销。
关键词：
新零售模式 场景 智能推荐
[期刊] 情报学报
[作者]
王玙 刘东苏
协同过滤利用与目标用户相似性较高的邻居对其他产品的评价来预测目标用户对特定产品的喜好程度,用户间的相似性定义至关重要。传统协同过滤算法定义相似性时不考虑用户偏好,为了解决这一问题,本文提出基于联合聚类的协同过滤算法。该算法利用联合聚类识别用户偏好,定义用户偏好相似性。当可用数据还包括用户的属性信息时,算法提取有共同偏好的用户的公共特征,进一步定义基于属性的相似性,结合属性相似性与打分相似性产生推荐。实验用MovieLens数据验证推荐算法的准确性,实验结果表明本文算法可以处理极度稀疏数据,且预测的打分更加
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
蒋武轩 易明 汪玲
[目的/意义]基于社交网络用户短期兴趣和长期兴趣，挖掘用户不同时间窗口下长短期兴趣，能够提高用户兴趣发现的准确性，解决推荐系统不能适应用户兴趣变化的问题。[方法/过程] 通过对社交网络用户兴趣的研究发现，社交网络用户兴趣可以分为短期兴趣和长期兴趣，据此构建融合用户兴趣漂移特征的个性化推荐模型。采用时间窗口的方法挖掘用户短期兴趣， 利用遗忘曲线跟踪用户长期兴趣变化。在此基础上对用户进行聚类，根据用户聚类结果为用户推荐兴趣相似用户。并以微博真实数据为例进行实证。[结果/结论]融合用户兴趣漂移特征的个性化推荐模型能够较准确的发现用户兴趣漂移特征，满足用户个性化信息需求。[局限]本文仅使用“微博”这一应用广泛的网络社交平台进行实证，未能从多个网络社交平台进一步验证模型的可行性和准确性。
[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] 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]
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]
熊回香 李晓敏 李建玲
[目的/意义]对医患交互过程中产生的文本数据进行挖掘分析，构建基于医患交互数据的医生推荐模型。[方法/过程]对患者咨询文本，利用word2vec模型和余弦相似度计算患者与患者间相似度，形成基于相似患者的医生推荐集；对医生被咨询文本，利用TF-IDF+word2vec模型和余弦相似度计算医生与医生间被咨询文本相似度，对医生积累的临床经验，利用文本相似度计算方法计算医生与医生间经验相似度，两部分医生相似度求和取平均形成基于相似医生的医生推荐集。融合基于相似患者的推荐集和基于相似医生的推荐集实现医生推荐。[结果/结论]以“好大夫在线”为例对模型进行验证，并随机选择11位患者进行模型测试，结果表明本文提出的模型推荐效果较好，能够帮助患者在所选医生没有可用资源时选择合适的医生，减少患者时间和医生资源的浪费。[局限]主要选取的是文本型数据，对于网站其他类型的数据并未涉及。
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