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[期刊] 管理评论
[作者]
姜祎盼 张文 李健 陈进东
在当前形势下,移动终端用户获取自己感兴趣的移动应用App的一个重要渠道就是各种移动应用市场。从单个移动应用市场的角度来说,为保持自己对于用户的吸引力,它必须向用户推荐其可能感兴趣的移动应用App,以扩大自己在用户群体中的影响力和增加自己的被下载量。从个体用户的角度来说,面对移动应用市场上的大量操作和功能类似的移动应用App,他(她)必须克服选择困难从而高效地获取到让自己满意的移动应用App。为达成上述目的,本文提出了基于异构网络的移动用户App使用行为模型,并在此模型的基础之上提出了基于异构网络元路径的移动应用App推荐算法,以帮助移动应用市场快速感知其用户兴趣并根据用户兴趣快速获取移动应用App。基于移动应用App的用户使用标杆数据集,本文将所提出的算法与已有方法进行了一系列的对比试验。实验结果表明,基于异构网络元路径的App推荐算法显著改进了已有的移动应用App推荐方法。
关键词：
App应用 异构网络 元路径 推荐算法
[期刊] 科技管理研究
[作者]
杨娜 刘钱 余小菊
旨在研究产学研领域中面向企业的科研合作者推荐问题，以改进现有方法中仅使用专利、合作关系等单一信息的现状，以及避免在可移植性方面的局限性。提出基于异构网络向企业推荐潜在科研合作人员的方法：首先引入异构网络，融合企业、科研人员、专利和论文等多元节点信息，以及企业技术需求和社交关联等多元关联信息；其次分析不同语义关系下连通企业与科研合作者的元路径，并以各元路径下的路径实例为语料，运用SkipGram模型进行网络嵌入训练，用向量余弦相似度表示节点之间的关联程度；最后融合不同路径下的推荐结果，得到最终的科研合作者推荐列表。基于Scholarmate的实例验证表明，元路径1和路径3的推荐效果最好，而综合各条元路径时模型在准确率和特异度指标上表现更好；此外，在符合企业实际情况的不同推荐列表长度下，模型各指标变化不大且处于理想水平，且综合多条元路径时模型的鲁棒性更强。此方法可为企业解决科技人才获取难的问题提供解决方案，并为企业的技术需求分析和产学研领域的社交关系分析提供思路参考。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
袁虎声 赵洗尘
［目的／意义］在应用大数据提升图书馆服务的背景下，为提高借阅推荐的有效性，设计一种基于加权借阅网络的个性化推荐算法。［方法／过程］引入复杂网络理论的分析方法，以深圳大学城图书馆的实际借阅数据为例，证明借阅网络具有二分图特性和ＢＡ无标度网络特性，具备个性化推荐的条件；通过构建读者借阅子网，采用能量传递六步法，实现个性化图书借阅推荐。［结果／结论］实际借阅数据的验证结果表明，算法是有效且具有实际应用意义的。
关键词：
复杂网络 借阅推荐 大数据 图书馆
[期刊] 图书情报工作
[作者]
刘枚莲 刘同存 吴伟平
传统推荐算法仅依据网络消费者已有偏好信息提供推荐服务,忽略其当前购物状态信息和可能的偏好变化信息。针对这一缺陷,通过分析网络消费者偏好变化特征,提出基于网络消费者偏好预测的推荐算法。该算法综合考虑网络消费者已有偏好信息及其前购物操作行为评估其对商品的偏好,并结合协同过滤思想为其提供有针对性的推荐服务。实验结果表明,基于网络消费者偏好预测的推荐算法能够较好地预测其购物过程中的偏好倾向,显著提高推荐质量和精度。
关键词：
电子商务 推荐算法 偏好预测 协同过滤
[期刊] 物流技术
[作者]
金春华
如何针对不同客户的偏好来创建高质量的服务已经成为目前旅游管理者所关注的问题。为了能够满足这些需要,提出了一种基于RFID技术的路径推荐算法。该算法基于用户所提交的期望访问地点,来推荐相关的路径。对于访问地点以及时间戳分析的数据是基于RFID技术获得的,并且存储在路径数据库中。首先提出RFID概率事件兴趣点序列的发现算法;其次,根据用户提交的路径推荐要求,基于前面得出的兴趣点序列,提出路径推荐算法;最后,通过模拟实验证明算法的有效性。
关键词：
推荐算法 RFID 兴趣点 路径推荐
[期刊] 情报学报
[作者]
何喜军 董艳波 武玉英 蒋国瑞 马珊 郑瑶
考虑专利技术主体间技术邻近、地理邻近、共申请关系、引证关系、经济圈效应、主体类型邻近、主体间从属关系这7种因素对交易的影响,构建由4类节点、10类关系组成的异构信息网络,设计基于元路径与元结构的异构关系遍历算法获取主体间关系序列。以关系序列为语料,构建基于网络嵌入的异构信息网络主体间交易推荐模型(PSR-vec),采用基于Huffman树的Skip-Gram方法进行网络嵌入训练,计算主体向量间相似度以实现交易推荐。通过2012—2018年电子信息领域专利数据的实证研究得出:第一,PSR-vec模型相比DeepWalk、node2vec与PathSim等方法,推荐精度大幅提高,达到82.4%;第二,融合多个元路径与元结构特征的推荐与单一特征相比,推荐精度大幅提高;第三,基于ρ2以及改进的元结构S4、S6、S8、S10、S12、S14的推荐结果均高于基于ρ1以及改进的元结构S3、S5、S7、S9、S11、S13的推荐精度,说明基于主体间转让技术邻近性的推荐精度更高;第四,在技术邻近元路径基础上分别融合主体间共申请、引证、从属、经济圈效应这4类邻近关系获得元结构并进行推荐,推荐精度均显著提高,而融合地理邻近、类型邻近2类关系后推荐精度有所降低,说明地理邻近、类型邻近对交易的促进作用不明显;第五,基于PSR-vec模型的推荐结果包括具有控股和供应等紧密关系的主体,也包括关系松散的主体,推荐结果具有多样性。本研究为专利技术主体间的有效对接提供了决策方法。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
臧振春 李洁璐 王美琦 王娜娜
论文依据网络正能量模糊性和多规则的特点，借助语言犹豫模糊集和普通犹豫模糊集建立正能量事件的评价集，针对事件属性对正能量的影响效应确定各属性的模糊熵和权重，建立犹豫模糊推荐模型。借助TOPSIS的思想，从大数据中得到正能量事件的标准值，通过事件与标准值模糊相似度的计算确定推荐阈值以得到满意的正能量事件推荐结果。
关键词：
网络正能量 推荐算法 模糊相似度 模糊熵
[期刊] 物流技术
[作者]
王晓东 薛明 齐兴敏
将Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络算法的能量函数值做为模拟退火算法的初始值，使用模拟退火算法以一定概率接收较差值的方法把结果反馈给神经网络，从而克服Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络算法容易陷入局部最优解的缺点。然后把改进后的算法应用到配送路径优化中，通过对比原有算法，最终得到一种快速、高效的启发式新算法。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
谭婷婷
指出随着互联网中以用户创造内容为源的微内容规模迅速增长,微内容的去中心化与碎片化等特性使网民获取信息的难度增加。针对微内容推荐同时受到用户主观偏好与用户感知行为影响这一特征,利用加速遗传算法对信息节点相似度的影响因素,从用户行为、内容偏好、社会网络关系三个方面进行有效融合,构建微内容推荐路径模型算法,并证明该算法的可行性和有效性。
关键词：
微内容 推荐路径 加速遗传算法
[期刊] 南开管理评论
[作者]
廖觅燕 方佳明 杨晶晶 Md Altab Hossin
App推荐算法在实现用户和推荐内容精准匹配的同时也会导致“信息茧房”效应，加剧用户疲惫体验。基于用户应对过程理论，本研究将app用户的失实交互行为视为用户应对推送内容疲惫的一种重要“技术适应”，构建了移动app场景下算法推荐内容相似性用户应对模型。通过访谈和多轮问卷调查分析，结果发现：算法推送内容相似性导致的疲惫体验与知觉控制感共同决定了app用户随后采取的应对努力策略。问题聚焦应对正向促进了失实交互行为，而情绪聚焦应对则对失实交互行为具有负面影响。失实交互行为中介了问题聚焦应对与情绪聚焦应对行为对用户app持续使用的影响。研究结果打开了用户疲惫体验与产品持续使用之间的理论黑箱，丰富和拓展了现有在线用户疲劳感研究和用户适应应对理论。研究结果对移动端推荐系统的开发与改进具有实践参考价值。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
邓胜利 贾哲宇 夏苏迪 王少辉
[目的 /意义]从用户行为视角探究算法推荐服务应用过程中存在的问题，可为应对算法推荐乱象提供指引和规范。[方法 /过程]采用条件价值法量化网络用户算法推荐服务接受意愿，并对其接受意愿与使用行为是否背离进行验证，最后基于感知价值与风险理论分析该现象产生的影响因素。[结果 /结论 ]网络用户在算法推荐服务使用过程中，存在接受意愿与使用行为的背离现象，即用户持续使用但接受意愿不高。用户感知价值对接受意愿与行为背离产生负向作用且用户的感知愉悦性影响最为显著；感知风险正向影响背离现象产生，其中经济损失程度影响最大，信息过载程度影响最小。
[期刊] 中国成人教育
[作者]
陈筱宇
当前各类APP中采用的算法推荐技术实现了用户微分界定、信息个性推荐、内容精简传播、主体多元参与的需求,但同时也削减了高校思想政治教育的内容供给,干扰了学生的理性思考,影响了学生对思想政治教育的认同,削弱了思想政治教育工作者的地位,要从提升学生新媒体素养、量身定制思想政治教育产品、巩固思想政治教育主导地位、倡导健康的校园文化等方面应对算法推荐带来的挑战,提升高校思想政治教育的成效。
关键词：
算法推荐 信息传播 思想政治教育
[期刊] 情报学报
[作者]
李成赞 黎建辉 王学志 沈志宏 杜一
科学数据是科研活动的输入和产出,是科技创新的核心驱动要素。科学数据只有开放共享、广泛传播才能使其价值最大化,然而当前数据出版物的利用率和传播效率整体偏低。为了加速科学数据的传播和重用,提升科学数据的开放共享成效,本文提出了一种基于引文网络社区发现的数据推荐方法。该方法在构建"数据集-论文-作者"之间关联网络的基础上,利用Louvain算法,从合著、共引和耦合三种关联方式分别进行社区发现,然后结合TF-IDF(term frequency-inverse document frequency)及余弦相似度算法,计算数据集与学术论文的相似性,并以此构建数据集与论文所在社区之间的关联,并进行数据集推荐。实验结果证明,基于引文网络社区发现的数据推荐方法,能够有效地发现对数据集潜在感兴趣的论文或作者。同时,发现在数据推荐效果的贡献度和稳定性方面,基于耦合关系的社区发现表现最优,合著关系次之,而引用关系则受出版时间长短和被引次数的影响导致推荐效果差异较大。
关键词：
数据推荐 引文网络 社区发现 相似性度量
[期刊] 工业工程
[作者]
董学文 石宇强 田永政
针对云制造服务平台上的海量制造服务信息所带来的信息过载问题，提出一种基于图神经网络的云制造服务推荐方法，有效克服了传统推荐方法无法利用数据高维特征的局限性。提取平台上制造服务资源的特征，根据不同的相似度计算方法将制造服务资源构建为网络图；利用邻居采样图神经网络(graph sample and aggregate, GraphSAGE)进行网络的表示学习，并将学习到的网络特征带入链接预测函数进行模型训练；通过对资源节点间的链接概率进行预测，完成对用户的制造服务推荐。结果表明，基于图神经网络算法的链接预测模型，其预测性能要优于所对比的共同邻居(common neighbors, CN)、Adamic-adar (AA)与资源分配(resource allocation, RA)链接预测算法，从而取得较好的推荐效果，为解决云制造服务推荐问题提供理论依据，有助于提高用户的决策效率。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
刘合翔
随着网络信息环境的变化,传统认知中的浏览行为模式已发生很大的改变,从而需要重新来审视"浏览"这一具有普遍性的信息行为在新的信息环境下的规律和特点。围绕社会化推荐这一情境,对社会化推荐的模式以及与之对应的浏览行为开展定性分析,并基于此对传统的浏览行为的理论框架提出改进。
关键词：
社会化推荐 网络浏览 信息行为
文献操作()
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文献计量分析
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