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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
田雪筠
将情境因素引入个性化推荐系统中,考虑用户—资源—情境之间的三元关系,为处于不同情境、不同兴趣的移动用户推荐满足其需求的合适信息服务,是目前信息推荐新的研究方向。文章提出了基于情境和基于内容相结合的推荐算法,在当前情境下,利用用户的历史情境信息和用户偏好综合为用户推荐信息。实验表明,该算法能够显著地提高个性化推荐的准确率,可为用户提供符合当前情境的个性化资源。
关键词：
情境感知 移动用户 个性化推荐
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
洪亮 冉从敬 吴志强
推荐系统能够有效解决用户面临的信息过载问题。移动环境下,用户对信息的需求随着情境变化而不断变化,而且不同情境下,具有共同兴趣的用户形成了不同的群组。因此,文章提出了基于用户共同兴趣的情境感知信息推荐方法。首先设计了基于散列的共同兴趣挖掘算法获取用户群组的共同兴趣特征;然后根据共同兴趣关联,计算用户和项目的关联度,并通过共同兴趣协同预测用户对项目的偏爱程度;最后综合以上两个因素进行情境感知的信息推荐。实验表明,提出的情境感知信息推荐方法在推荐质量和效率上均优于现有方法。
关键词：
情境感知 共同兴趣 信息推荐 移动环境
[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] 情报理论与实践
[作者]
翟丽丽 邢海龙 张树臣
在移动电子商务环境下，提出一种基于情境聚类优化的协同过滤算法，该方法结合了移动电子商务情境特点，采用Ｋ－ｍｅａｎｓ算法对移动电子商务用户进行情境聚类，并结合萤火虫算法对初始点进行改进，在此基础上进行协同过滤提高推荐结果的准确性。实验结果表明，该方法具有较好聚类结果和较高的推荐准确率。
[期刊] 情报杂志
[作者]
李浩君 张芳
[目的/意义]研究基于情境本体建模与规则推理的移动设备情境感知信息推荐服务,解决传统信息推荐中情境语义信息利用问题,提升信息推荐服务质量。[方法/过程]通过信息推荐活动分析,构建移动设备情境感知信息推荐服务系统框架,为理解情境感知与信息推荐过程提供新视角。基于情境本体建模与规则推理的信息推荐方法,将自定义规则与情境语义信息进行匹配计算,实现个性化信息推荐。[结果/结论]电影推荐服务实验结果证明活动理论视角下情境感知信息推荐服务系统框架具有良好的可拓展性,信息推荐方法能充分利用情境信息,适用于多种信息推荐服
[期刊] 情报科学
[作者]
谢辉 李广建
【目的/意义】基于移动互联网的社交网络飞速发展,对传统的推荐技术提出了新挑战。为了开展进一步研究,厘清种类与方法十分必要。【方法/过程】分析了传统互联网推荐系统、信息物理方法以及机器学习方法三大类推荐系统。通过研究代表性的论文,比较了常见推荐算法模型的优缺点。【结果/结论】结果表明:很难找到一种"万能的"模型,使移动社交网络的推荐系统在实时性、准确性和多样性等关键特征取得满意的结果。移动社交网络推荐技术可能取得突破的领域,将是多种模型的综合运用。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
宋云云
[目的 /意义]如何高效地实现图书馆座位资源的监控和管理是多年来各高校致力于解决的难题之一。现有的方法主要是通过部署相关软硬件系统来实现,此类方法成本高、维护困难、且用户体验欠佳。本研究提出一种低成本且易维护的图书馆座位资源监控和管理的新技术。[方法 /过程]使用移动群智感知理念,借助室内定位和上下文感知技术,研究开发出一套低成本又好用的座位资源监控技术,并以微信小程序为载体,实现了一套演示系统。[结果 /结论]研究结果表明:该技术成本低,易部署,能够高效地实现图书馆座位资源的监控和管理。
[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] 图书馆
[作者]
刘海鸥 李凯 姜波
用户画像和资源画像作为一种数据分析工具能够对移动图书馆中的读者和图书资源进行深入分析和描述,两者的情境化融合更能为移动图书馆推荐系统的资源聚合提供新的思路。文章首先从理论意义、主要目标方面对用户画像和资源画像情境化融合进行了学理分析;其次,介绍了画像的构成要素,并依据画像的构成要素进行数据获取、标签提取与模型构建;最后,从维度、层次和路径三方面对用户画像和资源画像的情境化融合进行了详细阐述。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
夏立新 毕崇武 程秀峰
[目的 /意义]针对移动在线学习平台中用户评价具有布尔变量属性的学习资源,提出一种适用于该类资源的协同推荐方法。[方法 /过程]首先采用基于用户自身属性和已有好友分布特征的FRUTAI算法,确定目标用户的最近邻集;然后在解决数据稀疏的基础上,提出适用于布尔型移动在线学习资源的协同推荐方法;最后选取实证对象,依据相关评估方法评估推荐结果。[结果 /结论]在以豆瓣书评网数据作为数据集的实证中取得了较好的推荐效果。实证结果表明,本文提出的改进的协同推荐算法可以有效地应用于移动在线学习平台中的布尔型学习资源,具有
关键词：
移动学习 协同推荐 布尔型资源 用户评价
[期刊] 情报学报
[作者]
夏立新 杨金庆 程秀峰
为了提高群组推荐模型中推荐结果的准确度问题,本文研究并提出了一种融合情境信息的群组推荐模型。首先,获取用户行为情境数据,同时发掘提取单个用户行为的偏好;其次,计算单个用户行为相似度,进行群组聚类发现;然后,融入情境信息挖掘群组行为特征,并构建群组行为偏好特征向量,最后结合协同推荐思想,将群组作为整体,和其他群组对项目的历史评分进行协同,形成预测评分。在实验中,我们通过分析用户的操作流,提取了主题序列特征,然后融入了经典情境信息,得出推荐结果。结果表明,使用该模型得出的排序靠前(6位)的推荐结果较之传统(非情境)的群组推荐方法具有更高的准确性。因此,该模型更适用于移动环境下的群组推荐。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
李贺 侯力铁 祝琳琳
[目的/意义]基于多理论假设,为移动图书馆平台提供基于情景感知的信息推荐服务提供理论和实证依据,以丰富移动图书馆个性化服务的内容。[方法/过程]结合技术接受行为理论、创新扩散理论和感知风险理论,构建基于情景感知的信息推荐服务用户接受行为影响因素模型,并运用逻辑回归方法进行实证研究。[结果/结论]情景感知信息推荐服务作为移动图书馆信息服务的新方式,有着个性化的显著优势。同时,技术和设备的兼容为移动图书馆情景感知信息推荐服务提供了外部动力和重要保障。
关键词：
创新扩散理论 情景感知 信息服务
[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。
关键词：
移动商务 定位 个性化推荐
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
夏立新 杨金庆 程秀峰
【目的】为移动环境下数据采集与分析提供一种基于情境感知技术(Context Awareness)的设计框架,以优化移动数据自动化采集过程。【应用背景】尽管基于移动端的情景感知数据采集较之传统网络环境下的人工与半自动方式有所发展,但利用移动端底层传感器直接获取实时用户信息,实现实时、动态、全面的数据采集与挖掘进而达到主动提供服务的目的,这方面的应用仍处于发展阶段。【方法】利用Android自带的众多传感器,设计了客户端自动采集、服务器主动接收的数据采集框架。在实证与评价方面,设计了一个通过动态情境感知推荐高
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