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[期刊] 图书情报工作
[作者]
姚晓娜 祝忠明 王思丽
为了解决用户兴趣建模初期存在的冷启动问题,以科研用户公开发表的学术产出作为用户兴趣建模的数据源,采用文本挖掘和基于本体的模型表示技术进行用户建模,并提出一种通过实体关系表示用户兴趣的方法。该方法与使用单个关键词或实体的表示方法相比,语义信息更为丰富,能更好地描述用户兴趣。最后,将生成的用户兴趣本体实例存储到Sesame本体数据库中,支持通过SeRQL和SPARQL语言进行查询,实现了用户兴趣信息的语义化存储和检索。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
何胜 冯新翎 武群辉 熊太纯 李仁璞
[目的 /意义]大数据背景下,如何构建合适的用户行为模型并基于海量的行为日志数据提供个性化服务,是当前图书馆大数据应用落地迫切需要解决的问题。[方法 /过程]首先分析用户行为模型构建的研究现状及存在的困境,接着密切结合大数据背景下个性化服务的特征,针对性提出基于本体的高校图书馆用户行为模型的构建策略和构建方法,并设计一种利用用户日志库提取用户显性兴趣和隐性需求本体的个性化服务方案,最后给出基于流行的Hadoop大数据分析平台和MapReduce计算框架的图书馆个性化服务的应用案例。[结果/结论]基于本体构
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
石季辉 于长锐 刘兰娟
本文对传统预处理步骤和方法进行了分析,针对其所需解决的两个基本问题:用户的准确识别与追踪和本体化的Web信息与基础日志数据的结合,提出了适合网络社区用户兴趣挖掘研究的数据预处理步骤与方法,弥补传统Web使用挖掘数据预处理在这方面的不足。
关键词：
网络社区 预处理 本体 数据挖掘
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
吴树芳 高梦蛟 朱杰
[目的/意义]针对当前兴趣挖掘研究未考虑用户兴趣稳定性和未充分整合社交关系中的兴趣资源问题，提出了利用兴趣稳定且多维相似的重要社交兴趣资源挖掘用户兴趣的方法。[方法/过程]在构建用户社交网络的基础上，利用不同时间窗口的兴趣波动幅度计算关联用户的兴趣主题稳定度，并基于网络节点信息和连接关系，计算用户间的多维相似度。融合兴趣主题稳定度与多维相似度，获取用户的重要社交关系资源，实现对用户兴趣的挖掘。[结果/结论]实验采用新浪微博数据作为测试集，与已有方法相比，新方法可以有效提高兴趣挖掘效果。[局限]仅利用单一社交平台进行研究，未从多源数据中进一步探讨用户的兴趣变化。
[期刊] 征信
[作者]
顾洲一 邱瑾
以用户参与网络众筹的动机为研究目的,基于整合的技术接受模型(UTAUT)和自我决定理论,构建动机测度量表。选取杭州市公众作为调研对象,采用问卷的方式获取用户行为数据,运用非平衡样本处理算法使少数类样本信息得到平衡,并通过机器学习分类器挖掘影响用户参与的重要动机。研究发现:学历和经验是两个显著控制变量;绩效期望是用户参与网络众筹的首要动机维度,且内外激励因素并驱作用;外在激励中经济收益最为显著,内在驱动因素中同情心起到重要作用;信任动机对网络众筹参与也存在显著的正向调节作用。根据研究结论,探索新的收益模式、构建安全的投资平台,有助于网络众筹行业的绿色可持续发展。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
潘有能
XML是一种数据组织的标准,将XML应用于数据挖掘建模中可以在不同的数据挖掘工具之间或数据挖掘工具和其他应用系统之间实现模型交换和数据交流。本文对预言模型标记语言(PMML)进行了讨论,并给出了它在具体数据挖掘工具中的应用实例。
关键词：
预言模型标记语言 数据挖掘 XML
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
安德洪 沈菲 王洪萍
为从大量用电数据中发现不同用户的用电规律,并从中获取简明的规则,本文构建一种模糊神经网络,应用遗传算法优化网络结构,对隐层结点聚类以压缩数据信息。并将该方法应用到实际数据之中,取得了有价值的知识。
关键词：
数据挖掘 模糊神经网络 遗传算法 规则
[期刊] 特区经济
[作者]
李春林 冯志骥
在线评论包含了大量消费者对商品的评价信息,它们影响着潜在消费者的购买决策。本文以新能源汽车的评论数据为研究对象,利用Python对评论数据爬取和处理,首先。对非规范化评论文本进行情感极性分析确定用户情感倾向;其次,对规范化评论文本从八个维度进行分析,挖掘出用户对新能源汽车的关注点,对商家改进服务和促进销售具有积极的意义。
[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] 情报理论与实践
[作者]
王绪林 刘培刚
Based on the latest technologies used in Web usage mining,this article mainly discusses the individual information service to Web users It gives many Web log based user clustering algorithms and Web page clustering algorithms These Web mining technologies can be used to effectively mine the chara...
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
王仁武 袁毅
用户访问行为信息记录在Web日志中,通过对海量Web日志进行清洗、抽取和加载来构建用户行为数据仓库,并结合文章所提出的用户访问路径概率矩阵模型进行数据挖掘,可以实现智能化的用户行为监控,可以为用户提供及时优质的信息服务。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王闯 王亚民
[目的/意义]为了提升关键用户在知识型社区发展中的知识贡献,对知识型社区情景下的关键用户挖掘方法进行研究。[方法/过程]以CSDN社区用户作为研究对象,分析用户交互行为与发布的文本特征,在K核分解方法的基础上,考虑相邻用户节点的影响力贡献差异,定义网络边的潜在影响力与边的影响因子,综合考虑用户知识贡献者与传播者双重身份,构建关键用户挖掘模型与排序方法。[结果/结论]结果表明,本文方法能够有效识别现实网络知识社区中的关键用户。
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
周倩
文摘鉴于目前图书馆用户数据挖掘精度与效率不高的问题,本文提出一种基于User-Ontology(用户本体)的图书馆用户数据挖掘的研究思路,从而在语义层面上实现对用户数据的挖掘。文章首先分析了图书馆现有用户数据挖掘中存在的主要不足,其次介绍了目前国内外不同领域用户本体的研究与构建情况,最后在构建图书馆通用用户本体的基础上,提出了基于用户本体的图书馆用户数据挖掘系统的优势、总体框架与功能构成。
关键词：
图书馆 用户本体 用户数据 数据挖掘
[期刊] 图书情报工作
[作者]
刘启华
提出一个移动互联网环境下用于个性化信息服务的基于情境历史的移动用户偏好挖掘方法,并构建移动旅游信息推荐原型系统CAMTRS。实验结果显示:该方法能较好地获取移动互联网环境下用户的需求偏好,有助于改进个性化推荐系统的预测效果。
关键词：
情境历史 情境感知 移动互联网 用户偏好
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
曾金 陆伟 丁恒 陈海华
【目的】社交网络环境下的用户兴趣建模是好友推荐、精准营销的关键,利用微博用户分享的图像,提出一种基于图像语义的用户兴趣建模方法,旨在更加准确地预测用户的真实兴趣。【方法】在获取新浪微博用户图像数据的基础上,使用图像的高层语义表达用户兴趣特征,基于这些特征使用SVM训练得到图像语义分类器进行预测。【结果】实验结果表明,本文建立的模型能够较为准确地预测用户真实兴趣,169位用户分类的准确率达到97.38%,召回率为98.92%,F值为98.14%。【局限】由于实验图像数据集有限,未能完整地覆盖用户所有的兴趣类
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