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[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] 情报科学  [作者] 杜巍  高长元  
【目的/意义】移动互联网时代,移动电子商务用户的个性化信息需求具有极强的情景依赖性与感知信任性,针对目前移动商务信息服务个性化和准确性较低,提出融入用户个性化情景与用户间信任关系的推荐模型。【方法/过程】首先,通过用户当前情景和历史评分数据计算出对每个用户即时信息需求影响最大的K个情景要素,以此构造用户个性化情景,然后结合不同信任环境下的用户信任度矩阵改进已有的不同信任信息环境下用户情景兴趣推荐方法,进而进行项目推荐。【结果/结论】通过Movie lens与Book-Crossing数据集对本文提出的算法
[期刊] 现代管理科学  [作者] 李宝库  高玉平  郭婷婷  
文章基于VAM模型,将用户感知价值分为功能价值、体验价值和安全价值三个维度,提出了感知价值影响用户移动个性化推荐采纳意愿的假设,采用实证调研的方法对假设进行了检验。结果表明:功能价值和体验价值均显著正向影响用户移动个性化推荐采纳意愿,安全价值的影响稍弱;在收益和损失方面,感知有用性、感知易用性、情境特性、感知费用和感知风险对不同维度感知价值的影响程度存在差异。
[期刊] 现代管理科学  [作者] 李宝库  高玉平  郭婷婷  
文章基于VAM模型,将用户感知价值分为功能价值、体验价值和安全价值三个维度,提出了感知价值影响用户移动个性化推荐采纳意愿的假设,采用实证调研的方法对假设进行了检验。结果表明:功能价值和体验价值均显著正向影响用户移动个性化推荐采纳意愿,安全价值的影响稍弱;在收益和损失方面,感知有用性、感知易用性、情境特性、感知费用和感知风险对不同维度感知价值的影响程度存在差异。
[期刊] 现代管理科学  [作者] 李宝库  高玉平  郭婷婷  
文章基于VAM模型,将用户感知价值分为功能价值、体验价值和安全价值三个维度,提出了感知价值影响用户移动个性化推荐采纳意愿的假设,采用实证调研的方法对假设进行了检验。结果表明:功能价值和体验价值均显著正向影响用户移动个性化推荐采纳意愿,安全价值的影响稍弱;在收益和损失方面,感知有用性、感知易用性、情境特性、感知费用和感知风险对不同维度感知价值的影响程度存在差异。
[期刊] 职教论坛  [作者] 查英华  朱其慎  
移动学习是高等教育以及高等职业教育的一种新的学习模式,而网络学习资源数量众多的资源过载问题,使得学习者获取有效资源的难度加大。文章根据高职学生的学习特征,建立学生与学习资源之间的二元关系,利用移动上下文推荐、学习进度预测的算法,构建个性化推荐的移动学习模型,使学习者的专业知识易于扩展和迁移,实现个性化学习。在推荐算法修正和推荐结果的反馈数据优化两个方面提出了模型优化的方向。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 杜巍  高长元  
[目的/意义]文章用树形结构图对影响移动商务用户即时信息需求的情景要素进行分类,提出一种融入用户个性化情景要素的推荐模型。[方法/过程]在该模型中,通过用户当前情景和历史评分数据计算出对每个用户即时信息需求影响最大的K个情景要素,以此构造用户个性化情景,并将其作为输入条件改进已有的基于情景的多维信息推荐算法进而进行项目推荐。[结果/结论]通过Movie lens与MBook Crossing数据集对该模型中改进的算法和其他3种算法进行比较,实验结果表明:该模型的预测精度较高,可有效提高用户满意度,更能有效
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 曾子明  陈贝贝  
关键词:
[期刊] 现代管理科学  [作者] 李燕  
移动环境下用户个性化需求具有典型情境特性,然而传统服务供应链的信息推荐却未考虑情境因素。对此,文章通过在移动环境下集成用户情境展开对服务供应链个性化信息推荐研究。首先分析有效服务供应链在进行信息推荐时应具有的特性,其次集成情境设计服务供应链个性化信息推荐框架,最后给出基于情境感知服务供应链个性化信息推荐的具体实现过程。在服务供应链信息推荐过程中融入用户情境,不仅使得推荐结果满足移动环境下用户的个性化需求,更为重要的是显著提高了服务供应链的服务质量。
[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] 统计与决策  [作者] 陈红亮  周少华  
文章根据移动商务中LBS的特点总结了基于定位的个性化推荐区别于传统电子商务推荐的特征要求,并有针对性地提出了一种新的基于定位的个性化推荐算法。实证结果表明该算法能够完成设计目标。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 贺桂和  曾奕棠  
针对当前电子商务平台商品推荐中存在的不足,提出借助于本体技术和Agent技术,实现基于情境感知的电子商务平台个性化商品的推荐。对电子商务平台的情境要素进行了分析,探讨了电子商务平台情境感知的内涵;构建基于情境感知的电子商务平台个性化商品推荐模型,分析模型的组成部分;对模型运行的基本流程进行了介绍,重点分析情境获取、情境处理和规则匹配的实现方法;并对情境本体和商品本体的构建思路进行了分析。
[期刊] 数据分析与知识发现  [作者] 陈梅梅  薛康杰  
【目的】在基于张量分解的个性化推荐中,解决因UGC标签冗余、热门标签和资源影响用户个性化兴趣所导致的推荐准确性降低问题。【方法】提出一种改进的基于张量分解模型的个性化推荐算法,引入标签综合共现结合谱聚类的方法,借鉴TF-IDF中IDF的思想提出一种基于共现标签和资源的热门惩罚机制,对基于三元关系的初始张量进行重新定义。【结果】基于Last.fm数据集的仿真实验结果表明,从准确率、召回率和F1值各项指标上,本文提出的算法均有良好表现,综合共现谱聚类的引入使得推荐算法在F1值上平均提升5.91%,基于IDF改
[期刊] 情报学报  [作者] 熊回香  杨雪萍  高连花  
Web2.0的发展带来网络信息指数增长,给用户带来大量的信息和知识的同时,也引发了"信息过载"和"信息迷航"等问题,在一定程度上削弱了用户检索体验,而以"用户为中心"的个性化信息服务成为学术界和产业界关注的热点。已有研究大部分建立的是单用户兴趣模型,忽略了某些系统为群体用户提供个性化服务的需要等,本文在对社会化标签用户特征进行关联分析后,构建了基于社会化标签的单用户兴趣模型和群用户兴趣模型,并在此基础上,借鉴协同过滤算法的思想,架构了基于标签的单用户和群用户个性化信息服务流程框架,以期为社会化标注系统中信
[期刊] 图书情报工作  [作者] 武慧娟  徐宝祥  周兰萍  
对国外基于标签的个性化信息推荐模型的研究背景进行述评,根据标签系统中用户、资源、标签组织方式的不同,将基于标签的个性化信息推荐的研究归为三类——基于图论、基于张量和基于主题模型进行分析,详细阐述各自的特征和可能存在的问题等,最后针对目前的研究状况,提出未来需要解决的问题,希望我国图书情报领域能够借鉴国外这一领域相关研究成果。
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