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[期刊] 运筹与管理
[作者]
吕成戍
在商业竞争环境下,推荐系统容易受到托攻击的危害。基于信任关系的社会化推荐算法被证明是解决托攻击问题的有效途径。然而,现有研究仅考虑显式信任关系,隐式信任关系没有被真正挖掘利用。为此,提出了一种基于多元隐式信任关系挖掘的抗攻击社会化推荐算法。首先,借鉴社会学和组织行为科学领域的信任前因框架模型,从全局信任和局部信任两个视角深入研究各信任要素的提取和量化方法。然后,通过信任调节因子集成局部信任度和全局信任度获得用户总体信任度。最后,以用户总体信任度为依据将攻击用户隔离在可信近邻之外,实现基于信任关系的个性化推荐。大量对比实验表明,本文算法在改善推荐准确率的同时有效抑制了托攻击对推荐算法的影响。
[期刊] 情报学报
[作者]
余以胜 徐剑彬 刘鑫艳
当前情报学科的发展目前呈现出多维度、跨学科等特点,而结合个性化信息推荐算法,可为其注入新活力。本文的研究是为了提高个性化信息推荐的效果,解决个性化信息推荐的稀疏性问题,以期可以促进情报学科的新发展,为此,我们引入了社群挖掘概念,得到TO算法,在协同过滤或关联规则推荐之前先对数据进行社团划分,通过对Book-crossing公开数据集的验证分析,并与对照算法相比,我们发现TO算法的准确率和调和度都最佳。
关键词：
社群挖掘 个性化推荐 情报学科建设
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
郭秋萍 王全兰
基于Web挖掘的理论与技术,设计了一个图书馆服务推荐系统模型。该模型采用离线部分挖掘与在线部分挖掘相分离的思路,解决了服务推荐的实时性与准确性的平衡问题。并重点针对在线部分的推荐算法,给出了具体构建方法及其实现过程,为同类研究提供了一种有益参考。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
邵康 张建伟
文章提出的基于Web文本挖掘的个性化推荐模型是从Web交易事务中挖掘出与当前用户会话相似度最高的会话集,该模型将BM25F运用到了文本挖掘中。BM25F模型最初用在搜索引擎中,在个性化推荐中用来计算文本文档的相似性是可行的,并且通过实验分析,其推荐结果更加优于传统的TF*IDF模型,因为BM25F计算的权重精确度大幅提高,进而提高了推荐的精确度。此外该模型能有效地跟踪用户的当前偏好,对用户随时改变兴趣偏好能及时作出响应。
[期刊] 物流技术
[作者]
杨珊珊 吕秋子 徐庭君 王婉婷 吴金瑞
提出一种基于知识模式挖掘的共同配送系统,将共同配送数据日志和知识学习日志有机集成,建立实例案例库,基于案例推理方法(CBR)分析新旧案例的相似性,将参与者面对新问题时所需要的知识主题挖掘出来。使用Markov模型和序列模式算法读取用户在通过知识库对知识检索时的面向主题的知识学习模式,为参与者提供符合学习习惯的知识序列。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
唐晓波 孙飞
用户之间的好友关系作为社会化媒体可靠的信息传播途径之一,是社会化媒体的重要组成部分。为了解决社会化媒体中好友推荐的冷启动和准确性不足问题,文章提出了一种基于复杂信任网络的社会化媒体好友推荐模型。本文对社会化媒体用户的社会关系进行挖掘,结合单路径信任传递原则和多路径信任聚合方法,得到社会化媒体用户的复杂信任网络关系。利用可视化的方法生成用户的复杂信任网络图谱,有效地实现了社会化媒体好友个性化推荐,最后在真实的数据集上验证了本模型的准确性和可靠性,为后续相关的学术研究提供了有益的借鉴。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
丁雪
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,提出构建基于数据挖掘技术的图书智能推荐系统,简单分析数据挖掘技术中关联规则技术适用图书推荐的原因和相关概念,并且对该系统的框架进行研究,最后通过实验,运用数据挖掘软件对真实的借阅记录进行关联规则挖掘,得出关联规则作为图书智能推荐系统的关键技术是行之有效的结论。
关键词：
数据挖掘 关联规则 智能推荐
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
陈梅梅 薛康杰
【目的】在基于多构面信任关系的个性化推荐中,解决构面难以定义以及传统信任强度计算方法的局限所导致的推荐准确性低的问题。【方法】提出一种基于标签簇的多构面信任关系定义的方法,在标签聚类得到的标签簇基础上,引用TF-IDF思想及Pearson相似度定义簇间和簇内信任关系,构建有利于反映不同构面信任强度的信任张量,并融入基于张量分解模型的个性化推荐算法中。【结果】基于Last.fm数据集的仿真实验表明:从准确率、召回率和F1值各项指标上,本文提出的个性化推荐算法均有良好表现,在F1值上平均提升达2.29%。【局
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
林鑫 石宇
以社会化标签为基础数据源，文章提出了基于活跃度指数的图书特色挖掘模型，并以国外知名图书社会化标注系统Ｌｉｂｒａｒｙ Ｔｈｉｎｇ中１２０６本科幻小说的标签数据为例进行了原型实现。从原型系统效果看，９６．７７％的图书能够基于该策略挖掘出至少一个特色标签，平均为６．５个；通过与ＳＦ ＳｉｇｎａＬ网站的专家总结的图书特色相比，该策略能够覆盖专家分析特色的７７．２％，且绝大部分非重合标签也反映了图书的特色，因此该策略能够较好地实现图书特色挖掘。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张洋 凌婉阳
为了探讨多源社会化媒体信息在网络情报挖掘中的整合利用,在已有研究的基础上,提出了一个基于多源社会化媒体平台的竞争情报挖掘方案,并通过实证研究对其可行性进行验证。以Surface产品为研究对象,选取新浪微博、豆瓣网、京东商城、中关村在线4个社会化媒体平台中相关的产品评论,综合利用内容分析、情感分析和共现分析等方法对竞争情报中用户情报、企业自身产品情报、竞争对手情报等多方面进行分析探讨。研究表明,通过该挖掘方案在用户的关注热点分析、产品的竞争优劣势分析以及发现竞争对手及其竞争领域方面具有可行性。不同信息来源平台在数据数量与质量上具有明显差别,并且在用户关注点和情感表现等上挖掘效率和结果存在差异,但...
[期刊] 图书情报工作
[作者]
王军 张子柯
认为社会化标签没有特定的组织结构,标签的质量也会有优有劣。此外,同一个社会化标签对不同的人重要程度不尽相同。首先利用信息熵来刻画社会化标签对用户的重要性,然后将基于社会化标签信息熵算法和经典的协同过滤算法的个性化推荐结果进行对比,最后发现基于社会化标签信息熵算法在准确度上提高了10.9%。
关键词：
推荐算法 社会化标签 信息熵
[期刊] 图书情报工作
[作者]
蒋盛益 陈东沂 王连喜 庞观松 杨博泓
简述社会化标签的相关背景和内涵;重点梳理国内外社会化标签挖掘的主要成果,一方面归纳社会化标签分析、社会化标签推荐及基于社会化标签的个性化推荐等方法,另一方面概述利用社会化标签增强信息检索功能、发现潜在信息、改进传统分类法和辅助构建本体等方面的应用,并总结当前研究存在的不足;然后,概括社会化标签挖掘在相关领域的应用;最后总结全文,对社会化标签挖掘的未来发展方向进行展望。
[期刊] 现代情报
[作者]
吕琳露 李亚婷
[目的/意义]针对在线旅游平台,提出一种挖掘游记主题标签,以代表性游记以及其中相关内容进行旅游信息推荐的新策略。[方法/过程]在利用文本挖掘技术,构建LDA主题模型,形成游记文本主题标签的基础上,通过游记代表度算法,筛选出针对相应标签的高描述度与高忠诚度游记进行旅游信息推荐,以客观表达文本聚类结果以及主题词之间的语义关系,并以蚂蜂窝旅游网中的"杭州游记"为例,加以验证。[结果/结论]结果表明,这种方式能挖掘出旅游者在历史旅游经历中真实的旅游热点及重点信息需求,针对高相似度游记的识别与聚类具有良好效果,对旅
[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
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
裴继升 叶晓俊
溯源依赖关系路径模式是基于溯源数据的云数据服务安全策略的重要基础。该文阐述了依赖关系路径模式挖掘的重要意义,提出一种对数据溯源图进行预处理的线性排序算法,使利用自动机模型对溯源数据进行语法推导及解析成为可能;给出了基于自动机语法推导及解析的依赖关系路径间相似度的定义和计算方法;提出一种通用的依赖关系路径模式挖掘算法,在降低领域先验知识要求的前提下,支持溯源规则的自动学习。通过实例研究,验证了该算法在现实应用中的可行性。
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