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[期刊] 图书情报工作
[作者]
耿立校 晋高杰 李亚函 孙卫忠 马士豪
[目的 /意义]基于内容的过滤推荐中,针对向量空间模型表示文本时容易造成维度灾难的问题,提出利用余弦值r与匹配度值Sim相结合的方法对原有模型进行改进。[方法 /过程]由文献资源和用户兴趣分别筛选出权重较大特征词的词向量,进而由公式计算余弦值r,结合对应的特征词权重进一步计算出匹配度值Sim,将其作为向目标用户推荐文献的依据,并利用河北工业大学图书馆的相关数据对改进模型、向量空间模型及LDA主题模型进行实验,最后利用查准率、召回率、F1值及运行时间等评价指标对3种模型的实验结果进行分析。[结果 /结论]实验结果表明所提出的改进模型相比较于实验中的向量空间模型与LDA主题模型具有更高的应用价值与运行效率。
[期刊] 图书馆学研究
[作者]
田磊 任国恒 王伟
图书借阅是图书馆最基本的服务,根据用户的借阅爱好为其自动地推荐相关图书是解决图书借阅效率与可靠性等问题的关键。为了提高图书推荐的准确率,本文利用改进的K-mean算法对借阅用户的类别与偏好性进行了系统的分析,然后通过构造用户借阅偏好性矩阵与用户相似性度量,采用协同过滤算法实现了图书借阅的个性化推荐。实验结果表明,本文算法可根据用户的借阅爱好准确地为其推荐图书,整体上具有较高的性能。
关键词：
图书推荐 协同过滤 聚类分析 阅读偏好
[期刊] 中国远程教育
[作者]
孙歆 王永固 邱飞岳
在线学习资源建设已经成为了当今数字化学习研究的热点问题。本文以学习过程中学习者学习行为和在线学习资源的特点为基础,结合协同过滤算法,设计了基于协同过滤技术的在线学习资源个性化推荐系统模型。实践证明,该模型可以更好地为学习者创造数字化学习环境,提高学习者的自主学习效率。
关键词：
协同过滤 个性化推荐 学习行为 自主学习
[期刊] 图书馆建设
[作者]
孙战彪
PDA是以读者为主导,赋予读者直接采购权的图书馆资源建设和读者服务工作模式。PDA模式在国内尚处于起步阶段,从个性化推荐角度研究并改进PDA模式,需从分析PDA模式的基本特点入手,通过建立高校图书馆读者兴趣模型,并基于协同过滤推荐、内容推荐和特色引导性推荐等方式将相关文献推荐给读者,帮助读者在面对海量书目数据时高效地获取自己需要的相关文献,同时使PDA模式下读者采选的文献更符合馆藏需求,起到引导读者阅读的作用,从而更好地将PDA理念运用到高校图书馆资源建设和读者服务工作中。
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
孙传明 周炎 涂燕
针对传统协同过滤算法存在的数据稀疏性和推荐范围问题，提出一种混合协同过滤推荐方法.该方法将两种传统算法结合，并综合考虑了项目标签属性等信息.首先利用基于项目的协同过滤算法生成预测评分，并替换原始用户-项目评分矩阵中的零值.其次利用基于用户的协同过滤算法计算填充后矩阵的用户相似度，以及预测评分并产生最终推荐.最后基于MovieLens数据集实验证明，本方法能够有效提高推荐精度，扩大推荐范围.
关键词：
协同过滤 个性化推荐 项目属性 相似度
[期刊] 图书情报工作
[作者]
苏玉召 赵妍 许德山
Web个性化研究的关键技术是推荐系统,其作用是根据用户模型推荐个性化内容,当前推荐技术的研究主要包括四种模式:基于规则过滤、基于内容过滤、基于协作过滤和混合过滤模式。前三种工作模式采用的是传统技术和方法,根据当前推荐系统研究的重点和热点,提出一种Web个性化应用的智能过滤推荐模式。智能过滤推荐模式组合采用以上三种工作模式的优点、避免前三种单一模式的缺点。该方法的突出特点是根据离线学习模型提取的用户偏好特征,实现在线智能推荐。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
朱白
[目的 /意义]为了提高传统协同过滤算法的计算速度,解决目标用户随着时间推移发生兴趣偏移而导致推荐系统质量下降的问题,以期进一步提升推荐系统运行效率和推荐质量。[方法 /过程]提出预先计算用户相似度算法和引入时间评分权重计算相似度矩阵的两种算法的改进,并利用Hadoop平台实证分析改进后的算法。[结果 /结论]实验结果证明:预先计算用户相似度算法缩短了对读者推送相关信息的时间,从而有效地提升了计算速度;引入时间评分权重计算相似度矩阵大大降低了MAE值,从而提高了推荐质量,两种算法同时应用后推荐系统在计算速
[期刊] 大学图书馆学报
[作者]
黄晓斌
信息推荐服务是数字图书馆的一项重要功能。该文论述了基于协同过滤的数字图书馆推荐系统的基本原理与特点、数字图书馆进行协同推荐的必要性,介绍了基于协同过滤推荐系统的主要方法和技术,并分析了目前协同过滤方法在数字图书馆推荐系统中应用的一些实例。
关键词：
协同过滤 数字图书馆 推荐系统
[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] 图书馆论坛
[作者]
刘爱琴 李永清
资源分类不合理,资源检索机制不完善是当前高校图书馆数字化建设中面临的一个重要问题。本文基于SOM神经网络聚类算法无参数、精准度高和客观性强的特点,首先对山西大学图书馆用web访问行为进行聚类和优化分析。其中,聚类算法分为粗调整和微调整两个优化阶段,以保证聚类效果和聚类速率的提升。其次,基于对用户分析结果的输出,将用户个人特征信息、用户行为数据以及文献数据库等相关数据资源进行筛选整合,形成可靠性和可用性更高的关联数据集,并结合语义检索和属性值匹配等技术,构建了高校图书馆用户个性化服务推荐系统。最后对系统进行
[期刊] 图书馆
[作者]
熊拥军
面对数字图书馆海量的文献资源,如何方便快捷地为读者提供满足其个性化需求的信息是图书馆服务所面临的问题,推荐技术是解决该问题的一个有效工具。本文阐述了数字图书馆个性化推荐服务的几项关键技术,包括读者兴趣建模、推荐资源对象建模以及资源推荐模式。最后提出了数字图书馆实施资源推荐服务的重难点以及未来的发展趋势。
[期刊] 工业工程
[作者]
刘畅 吴清烈
为了对用户的产品定制决策进行动态辅助和引导,让用户在大规模定制系统中的产品配置过程变得更简单、方便,在产品定制环节引入了协同过滤推荐算法的思想,并结合大规模定制的特点对推荐算法进行适当改进后提出了一种新的面向大规模定制的个性化推荐算法。给出一个手机定制的实例,对算法产生推荐结果的具体过程进行了模拟与分析。仿真实验产生的可行推荐方案表明,该算法对于解决大规模定制模式下的个性化推荐问题是可行有效的。
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
张闪闪 黄鹏
本文综述了目前国内外有关ＬＢＳ的图书馆推荐系统的研究现状，提出了构建以定位模块和推荐模块为基础的基于ＬＢＳ的图书馆推荐服务系统，随后对系统的结构框架作了重点剖析并分析了实现定位所需的ＲＦＩＤ技术、邻近算法以及实现推荐所需的以向量空间为基础的ＵＳｅＲ－Ｉｔｅｍ评分矩阵算法，借助定位将＂书找人＂的主动服务模式变为可能。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
高凤荣 马文峰 王珊
In order to provide individual information service in digital library,it′s necessary to develop a personalized recommender system Based on information retrieval,information filtering and collaborative filtering technologies,this article gives some examples of the recommender system and analyzes the...
[期刊] 图书情报工作
[作者]
刘钟美
针对当前个性化信息推荐服务的不足:推荐的自动化程度低,推荐方法单一,不能灵活地提供多种推荐服务功能,难于对多个推荐工具和大量数据进行动态有效地管理与维护等问题,提出建立个性化信息推荐系统知识地图结构模型的建议。即把知识地图应用到图书馆的个性化信息推荐服务中,借助WIDAS工具提供一个可视化的环境,沿着资源的分布网络快速找到合理有效的资源匹配,进而对资源进行分析,及时把有关信息自动推送给相应的用户,提高推荐服务的效率。
文献操作()
导出元数据
文献计量分析
导出文件格式：WXtxt
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