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[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。
关键词：
情境感知 电子商务平台 个性化 推荐服务
[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] 商业经济研究
[作者]
丁昭巧
随着网络技术的发展和推广,电子商务得到长足的进展,逐步成为消费者购物以及浏览产品的主要模式。虽然电子商务体系带来了商品购置的便利,但使用者往往产生"商品迷航"的状况。基于此,本文采用调查问卷的方式设计了多Agent技术下的电子商务个性化推荐模型并完成用户感知研究,首先完成个性化推荐模型架构和各部分设计,研究内容用户相似度、协作过滤物品多Agent推荐思想和隐性反馈分析,进而采用设置假定,结合信度、参量、聚类解析完成。研究表明本文设计的电子商务个性化推荐模型能够较好地为使用者进行个性化推荐。
[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
关键词：
个性化情景 移动商务 信任关系 推荐模型
[期刊] 现代情报
[作者]
孙雨生 张晨 任洁 朱礼军
本文从用户兴趣建模、推荐机制、信息资源管理三方面阐述了国内电子商务个性化推荐研究进展:用户兴趣建模研究用户兴趣模型表示、初始化、进化;推荐机制按实现方式分协同过滤推荐、基于内容推荐、基于规则推荐、基于知识推荐、基于效用推荐、基于人口统计推荐、混合推荐;信息资源管理研究集中在数据挖掘和存储。
[期刊] 预测
[作者]
宋光兴 曹春方
电子商务的飞速发展改变了人们传统的购物模式,目前网上商家的信用主要通过在线信誉管理系统的信用评分体现出来。本文考虑交易的时间及价值因素,利用加权平均法改进目前许多网站使用的在线信用分集结方法,并把这种方法与网站的推荐功能相结合,从而使得在线信用分更具参考价值。
[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。
关键词：
信息推荐 个性化 标签
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
艾斯特
文章分析推荐系统的国内外研究现状,总结传统推荐系统的不足,据此提出一个基于SOA的混合个性化推荐平台改进方案。在平台的基础上构建基于SOA的混合推荐模型,对影响模型内推荐策略选择的内部因素和外部情境因素进行了详细分析,并指出该平台的优势和实施时应注意的问题。
关键词：
推荐系统 情境 信息推荐服务 模型
[期刊] 商业经济研究
[作者]
方闽江
近年来，移动电子商务迎来了强劲的发展势头，给用户带来了更为便捷化、多样化的购物体验，线上交易已经成为人们消费的主要模式。与此同时，随着移动电子商务规模逐年扩大，电商平台与商家数量也在急剧增长，如何找到满足用户兴趣的移动电子商务个性化推荐路径至关重要。因此，本文立足于用户兴趣视角，在论述移动电子商务个性化推荐现状与基本理论的基础上，引入基于移动电商用户兴趣的三维空间模型，探讨在该模型基础上实现移动电子商务个性化推荐的路径。
[期刊] 商业经济研究
[作者]
陈思宇 陈茫 周力青 侯治平
针对旅游电子商务推荐中存在的数据稀疏和用户需求多样化问题，本文提出个性化旅游电子商务推荐模型（KGETR），以期促进旅游电子商务服务个性化与智能化的发展实践。该模型包括了信息嵌入和兴趣传播两个核心模块。信息嵌入模块利用知识图嵌入，对旅游信息和用户属性进行统一的向量表示；兴趣传播模块结合实体嵌入和关系路径，丰富了用户和旅游产品的属性特征。此外，本文还引入时间属性构造知识图谱四元组，准确把握用户兴趣，结果表明该模型具有良好的泛化能力和有效性。
[期刊] 中国软科学
[作者]
朱岩 林泽楠
随着电子商务的不断发展,如何更好地了解用户需求以提供更令人满意的个性化服务变成了一个十分关键的问题,也就是电子商务推荐系统产生的动因。文章首先介绍了电子商务个性化推荐系统的概念和作用,然后对当前最主要推荐策略的原理、应用进行了描述,随后对这些推荐策略的优劣势进行了深入的分析、评价。接着评述了推荐算法评价的相关难题和研究,再就是对电子商务推荐系统的相关因子研究进行了介绍。在最后部分,文章对将来个性化推荐的研究方向进行了探讨,希望通过这样的探索能进一步推动个性化推荐的相关研究。
[期刊] 现代情报
[作者]
孙雨生 张晨 任洁 朱礼军
本文介绍了电子商务个性化推荐内涵、核心内容和研究框架,并从推荐模型与机理、典型应用与技术实践两方面阐述了国内电子商务个性化推荐研究进展。
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