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[期刊] 图书馆学研究  [作者] 唐晓波  周咏  
网络的普及和社会化媒体的兴起为图书推荐提供了崭新的发展平台。如何改进推荐算法,使图书推荐结果更符合读者的需求,已成为相关读书网站及各领域学者关注和研究的重点。文章通过构建图书基因组来描述图书各个方面的特征,分析用户对图书基因的偏好;根据用户标注信息建立用户兴趣集,构建用户"相邻"关系;最后,提出基于图书基因组的个性化图书推荐算法。通过实验证实,该算法能有效提高推荐结果的准确度。
[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] 数据分析与知识发现  [作者] 侯银秀  李伟卿  王伟军  张婷婷  
【目的】识别并获取细粒度的用户偏好信息,优化图书个性化推荐的效果。【方法】使用情感分析方法对用户图书评论进行属性层文本挖掘,通过用户本身的图书评论获取用户对图书属性的偏好;基于每本图书的所有评论的情感计算获得其属性评分;将用户偏好矩阵、图书属性得分矩阵进行匹配,从而实现用户对图书属性情感偏好的个性化推荐。【结果】利用亚马逊图书评论数据作为数据来源分别对传统的协同过滤方法与本文提出的推荐方法进行实验对比。结果表明,本文提出的方法在准确性、召回率、覆盖率上分别提高了0.030、0.097、0.2812。【局限
[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。
[期刊] 图书馆杂志  [作者] 张闪闪  黄鹏  
本文综述了目前国内外有关LBS的图书馆推荐系统的研究现状,提出了构建以定位模块和推荐模块为基础的基于LBS的图书馆推荐服务系统,随后对系统的结构框架作了重点剖析并分析了实现定位所需的RFID技术、邻近算法以及实现推荐所需的以向量空间为基础的USeR-Item评分矩阵算法,借助定位将"书找人"的主动服务模式变为可能。
[期刊] 图书馆杂志  [作者] 黎邦群  
针对当前OPAC缺少大众化的图书推荐服务而造成图书推荐精准度低下、资源利用率不高的现状,进行非个性化图书推荐的应用现状与需求分析、技术设计与功能实现的研究。通过设计方案、分析思路、阐述原理及构建数据表并对用户检索及结果选择行为特征及其隐含的关联规则进行知识分析,在此基础上存储、查询行为数据,挖掘出图书的相关度或相似性,实现非个性化图书推荐功能,并通过权重、显示、排序等优化策略来提升用户使用体验,以期提高图书的可发现性,提升图书馆的服务质量。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 高凤荣  马文峰  王珊  
In order to provide individual information service in digital library,it′s necessary to develop a personalized recommender system Based on information retrieval,information filtering and collaborative filtering technologies,this article gives some examples of the recommender system and analyzes the...
[期刊] 图书情报工作  [作者] 刘钟美  
针对当前个性化信息推荐服务的不足:推荐的自动化程度低,推荐方法单一,不能灵活地提供多种推荐服务功能,难于对多个推荐工具和大量数据进行动态有效地管理与维护等问题,提出建立个性化信息推荐系统知识地图结构模型的建议。即把知识地图应用到图书馆的个性化信息推荐服务中,借助WIDAS工具提供一个可视化的环境,沿着资源的分布网络快速找到合理有效的资源匹配,进而对资源进行分析,及时把有关信息自动推送给相应的用户,提高推荐服务的效率。
[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。
[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] 图书馆杂志  [作者] 曾子明  金鹏  
本文从智慧图书馆和智慧服务的概念和特征出发,分析了个性化推荐在图书馆中的智慧化服务需求,构建了基于泛在智慧服务的智慧图书馆个性化知识推荐服务体系,并探讨了体系架构组成及智慧推荐服务的保障模式,旨在将个性化推荐应用于智慧图书馆领域,在适应智慧图书馆三大特点的基础上,为读者享受智慧型的知识服务提供保障。
[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。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 孙雨生  董慧  
本文针对数字图书馆个性化推荐存在的精度不高、智能性差、方式单一、推荐规模与质量矛盾突出、推荐受众与信息来源比较固定等问题,分析了互联网、语义网、网格技术在数字图书馆个性化推荐领域的应用局限性。以此为基础,提出基于语义网格的数字图书馆个性化推荐体系结构与总体框架,初步形成面向分布、异构、海量信息环境的数字图书馆个性化推荐解决方案。
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