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[期刊] 管理科学
[作者]
姚凯 涂平 陈宇新 苏萌
个性化推荐系统已成为各大电商向消费者提供个性化购物体验的重要工具之一,通过推荐系统,商家可以提高收入和消费者满意度。但传统推荐系统通常只利用消费者在当前网站的历史信息推荐个性化商品,无法获得消费者在其他网站的数据来优化推荐效果。大数据时代,一些第三方公司抓住机遇,利用不同公司的多源大数据提供更好的个性化推荐服务。然而,这种新型的推荐系统对消费者购物行为的影响存在极大的未知性。探究基于多源大数据的个性化推荐系统对消费者购物行为的影响。为了建立推荐系统与消费者购物行为之间的因果关系,采用实地实验有效地避免传统研究方法存在的内生性问题,并具有较好的外部有效性。一方面,基于内部数据和外部数据构造解释性变量,探究内部数据特征和外部数据特征与推荐效果之间的关系;另一方面,通过检验消费者特征与内外部数据的推荐效果间的交互效应,进一步分析外部数据和内部数据的推荐效果如何随消费者的特征变化,帮助企业更好地利用多源大数据提升推荐效果。研究结果表明,基于内部数据的推荐系统能够显著提升消费者点击个性化推荐商品的概率,可以降低消费者决策时间,激励消费者浏览更多的商品。外部数据的推荐效果不仅与外部公司网站的用户数量相关,也会受到外部网站与当前网站的关联程度的影响。消费者特征对基于内部数据和外部数据的推荐效果起调节作用,如果消费者是当前网站的老用户,利用该消费者在当前网站的内部数据提供个性化推荐的效果更佳。通过分析基于多源大数据的推荐效果对消费者购物行为的影响,进一步完善个性化推荐领域的理论框架。研究结果对如何利用多源数据构建更加有效的推荐系统具有重要指导价值,并为不同网站之间的数据共享机制提供重要的管理建议。
[期刊] 商业经济研究
[作者]
黎超
现阶段,大数据技术被广泛应用到多个行业,尤其是大数据带来的个性化推荐服务系统,在电子商务行业得到了普及并且取得了卓越成绩。本文针对大数据背景下电子商务个性化推荐服务系统实施基础工作进行了具体阐述,以期促进电子商务服务个性化与智能化的发展实践。
关键词：
大数据 电子商务 个性化推荐
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
金佳丽 卢盈蕾 陈雪梅 黄晨
大数据时代，智能、高效、精准的个性化推荐服务是图书馆智慧化转型升级的重要议题之一。在“基于大数据的个性化推荐：思路与实践”的研讨会上，7位图情界和计算机界的专家分别从用户角度出发思考如何开展个性化推荐服务，从实施案例出发分享实践成果和落地应用场景，从技术角度出发探索人工智能等技术的应用潜力，并对个性化推荐在学术领域更广泛的应用做了进一步展望。研讨会为图书馆，尤其是高校图书馆，探索个性化推荐服务的优化升级提供了新技术、新观点、新思路。本文梳理归纳其要点和发现，以期提供有益参考。
关键词：
个性化推荐 大数据 智慧图书馆 机器学习
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
叶颖
随着智慧图书馆发展的深入，越来越多的智能化设备与智慧化系统应用到图书馆各业务流程，各类用户数据不断生成。这些多源且异构的数据能够为图书馆用户画像提供新的分析角度，拓展个性化推荐范围，成为图书馆智慧服务拼图的重要组成部分。文章利用智慧图书馆框架将多源数据按照空间、资源、服务三要素进行汇总与融合，依照用户、资源、关联关系三个维度进行重构，使用相似度进行多角度的个性化推荐。推荐结果表明，多源数据融合的推荐方法能够进行馆藏相似资源、相似用户、相关资源的推荐，还能对未收录的信息资源进行推荐，满足多种场景下的智慧图书馆个性化推荐服务需求。
关键词：
相似度 数据融合 数据重构 推荐服务
[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] 南开管理评论
[作者]
陈梅梅 刘利梅 施驰玮 戴伟辉
为揭示个性化推荐系统的用户决策"黑箱",本文基于决策理论和前人成果提出了研究假设,并基于情境实验的主观调查数据和行为数据,对推荐规模、用户感知和决策之间的关系以及不同决策风格用户在决策中的调节作用进行了实证研究。研究发现:推荐规模扩大,用户感知推荐的吸引力、感知选择难度明显提高,同时对感兴趣商品的回忆效果和搜索深度均显著下降,决策时间显著增加;感知吸引力、感知选择难度会影响用户的选择意向和决策努力,进而对决策质量产生影响;选择意向在用户感知与决策努力之间起部分中介作用;用户决策风格在感知吸引力与决策努力之间起调节作用。
关键词：
推荐规模 用户感知 决策风格 用户决策
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
杨佳
大数据时代,信息技术和互联网的发展诱发了信息过载问题。本文针对这一背景以及公共图书馆主动式图书推荐服务中存在的对用户信息需求分析与挖掘不足的情况,构建图书馆个性化新书推荐系统,主要以读者借阅行为为研究对象,通过引入结合基于内容的系统过滤算法以及基于用户人口学特征的推荐算法,设计了个性化新书推荐系统,提高新书的知晓率和借阅率,并通过实验证明该系统的有效性。
关键词：
协同过滤 聚类分析 数据挖掘 信息服务
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
刘晶 李妍 侯会茹
个性化是移动电子商务服务的重要内容之一,针对移动电子商务用户兴趣变化快、私密性强、项目属性跨度大,以及对位置、场景敏感等特性,提出移动电子商务多源关联个性化推荐架构,构建大数据智能中心平台,建立移动电子商务多源关联个性化推荐模型,进一步考虑情境因素,改进规则兴趣度度量方法,提出基于虚拟个体关联模型、虚拟情景关联模型、虚拟行为关联模型的多源关联动态自适应性架构,为用户提供信息粒度更为细致、情景更为关联的便携式个性化服务。
关键词：
移动电子商务 个性化推荐 架构
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
唐晓波 张昭
文章提出一种基于混合图的在线社交网络个性化推荐系统,将用户社会关系网络和社会化行为融入信息推荐。该系统包括模型构建、推荐流程和算法设计三部分。首先构建了用户资源混合图,并讨论了混合图的构建方法及权重设置,再在构建的混合图上采用重启动随机游走进行顶点间相似度计算,得到个性化推荐列表,进行推荐。
关键词：
社交网络 个性化推荐系统 用户
[期刊] 中国远程教育
[作者]
孙歆 王永固 邱飞岳
在线学习资源建设已经成为了当今数字化学习研究的热点问题。本文以学习过程中学习者学习行为和在线学习资源的特点为基础,结合协同过滤算法,设计了基于协同过滤技术的在线学习资源个性化推荐系统模型。实践证明,该模型可以更好地为学习者创造数字化学习环境,提高学习者的自主学习效率。
关键词：
协同过滤 个性化推荐 学习行为 自主学习
[期刊] 图书馆学研究
[作者]
张剑
随着信息技术、移动技术的飞速发展,移动学习已经成为教育领域研究的焦点。文章首先对移动学习、推荐系统等相关理论进行简单介绍,探讨基于学习情境的个性化过程,最后提出了基于学习情境的个性化移动学习推荐系统模型,为我国移动学习提供参考与借鉴。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
田莹颖
针对用户个人特征并向其提供准确恰当信息的个性化信息推荐研究,一直是学术界和产业界所关注的热点。结合后控词表,对用户分散的、个性化的标注进行处理,并将用户兴趣用向量表示,然后借鉴协同过滤算法的思想,寻找出相似用户集及其内部的资源集。在此基础上,采用相对匹配策略,提出一种基于社会化标签系统的个性化推荐方法。
关键词：
社会化标签系统 个性化信息推荐 协同过滤
[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] 中国远程教育
[作者]
王剑 陈涛
作为一种利用互联网技术实现快速学习的新方式，ｅ－Ｌｅａｒｎｉｎｇ成为帮助学习者实现终身学习的一种重要方式。推荐系统和协作学习作为ｅ－Ｌｅａｒｎｉｎｇ的两种重要形式，将二者结合起来进行考虑具有重要的现实意义。本文将推荐系统和协作学习相结合，针对学习者的个性化特征，考虑学习者不同的学习能力，以更好地配合学习者之间的协作学习。实验结果表明，所提出的系统可以实现个性化的课程推荐，能够满足学习者的个性化需求，增强协作学习能力；协作学习在加深学习效果方面要比个人单独学习更有优势。本研究的意义在于：一是在推荐系统和协作学习混合的环境中考虑了学习者能力这个因素，二是设计出了协作学习的评估和反馈体系。
[期刊] 商业经济研究
[作者]
齐莉丽 王丹
信息超载的难题使得消费者很难在海量的商品信息中快速找到目标,个性化推荐系统应运而生且应用日趋广泛,但仍然被许多消费者拒绝采纳,精准找出影响用户最终采纳行为的因素对提高推荐系统效率具有重要意义。本文在改进技术整合模型基础上新增关键因子,构建用户采纳影响因素的理论模型;然后通过实证研究明确各因子之间的关系以及对用户采纳意向的影响程度。基于实证结果,对个性化推荐系统提出改进建议。
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