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[期刊] 图书馆学研究
[作者]
张麒麟 姜霖
每年发布的各种"好书榜单"已经大大超过了普通读者的阅读量,即图书在专家筛选后仍然存在信息过载的问题,需要进一步结合专家意见、群体智慧和个性化需求,构建更准确的基于文献内容的阅读推荐机制。文章引入了专家书目维、协同过滤维和情感分析维,通过"引入权重值—加权求和—计算比值"的算法步骤,分别得出专家推荐指数、协同推荐指数和情感推荐指数。文章认为该图书推荐机制既考虑了社会主流价值观的要求,也匹配了读者的个人阅读口味,能够把真正适合的好书推荐给读者。
关键词：
文献内容 图书推荐 个性化推荐
[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] 图书情报工作
[作者]
何胜 熊太纯 柳益君 叶飞跃 潘瑜
[目的/意义]以高校图书馆馆藏图书数据库和各类论文数据库等海量的文献资源为基础,设计推荐方案并基于Spark技术开展实证研究,力图优化图书馆文献推荐效果和提高系统计算性能。[方法 /过程]首先分析大数据背景下高校图书馆文献推荐的需求,接着针对存在的文献查找缺失、文献浏览迷航和文献分析低效的现状,提出一种以文献"混合关联"为主要内容的图书馆文献推荐方案及实现算法,并应用Spark内存计算技术设计实证案例,最后对实证结果进行讨论并与同类算法比较。[结果 /结论]基于Spark的文献"混合关联"方案能有效满足用
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
覃梦河 晋佑顺 邱远棋
微博作为近年广受欢迎的社交网络平台,其用户关系研究一直深受关注。目前在通过微博内容特征构建用户关系时,基本停留在表象层面,尚未深入到用户的兴趣特征层次。文章从用户的博文内容出发,通过对博文采用传统词频分析生成用户标签及标签权重来表征用户,根据标签的异同以及相同标签权重的差异性计算出用户间的相似距离,提出一种全新的用户关系推荐机制,并从类别间和类别内两种情况验证推荐机制的可行有效性。将情报学领域思想和方法应用到网络用户关系推荐机制的构建,具有创新性。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
曾子明 周红
针对目前文献管理软件无法识别用户潜在研究兴趣从而进行个性化推荐的现状,文章提出了基于主题的社会化推荐方法。首先通过基于内容的个性化过滤方法识别用户的主题偏好,然后利用社会网络分析方法 (SNA)识别学术网络中有影响力的文献,进而产生推荐。最后提出了基于社会网络的科技文献个性化推荐的框架。理论分析证明该方法可以准确反映用户的研究兴趣,灵活地识别用户所属的学术网络,从而为目标用户产生精准的文献推荐服务。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
刘扬
文章分析了学术信息推荐的特性和学术信息质量的影响因素,认为信息质量是提升学术推荐系统性能的重要影响因素。并归纳、分析了推荐系统用户满意度变量,重点考虑了信息质量、信息内容和信息协同3个影响因素,构建了包括信息表述、用户偏好获取、混合推荐、信息质量评估和综合评分5个模块的混合推荐模型,并简述了其实现步骤与方法。
关键词：
学术信息 信息质量 算法 推荐模型
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
屈冰洋 王亚民
[目的/意义]传统的科技信息文献推荐模型没有充分挖掘科技信息文献以及科研人员的本身特征,因此,文章结合深度学习技术获得健壮的用户及文献特征,提高推荐精度。[方法/过程]在传统概率矩阵分解模型中加入科研人员合作作者以及文献文本信息来构建推荐模型。首先,堆叠去噪自编码器(SDA)利用科研人员合作作者信息提取用户特征;其次,融合注意力机制的双向长短时记忆网络(BiLSTM-Attention)利用文献文本信息提取文献特征;最后,在概率矩阵分解方法中,加入用户特征矩阵和文献特征矩阵,从而预测科研人员偏好,实现个性化科技信息文献推荐。[结果/结论]通过实验证明,新提出的方法在模型上具有更好的拟合准确度,提高了推荐效果。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
陈海华 孟睿 陆伟
[目的/意义]学术文献引文推荐是指对于给定的学术文献,自动化地为其推荐合适的引文和参考文献。借助于引文推荐,用户可以在一定程度上提高撰写学术文献的效率,降低对重要相关文献的漏引。[方法/过程]分析国内外引文推荐研究的最新进展,阐述引文推荐问题的演化过程,从局部引文推荐和全局引文推荐等方面对引文推荐进行梳理,重点归纳文档相似性、主题模型、翻译模型、协同过滤和混合推荐等5种引文推荐常用方法,并总结引文推荐常用数据集和测评方法。[结果/结论]已有引文推荐研究的主要问题在于未考虑用户偏好的动态变化性及研究领域的综合性,在用户研究和实际应用方面仍有所欠缺;未来引文推荐的研究可运用语义化表达方法和自然语言...
[期刊] 图书情报工作
[作者]
陈海华 孟睿 陆伟
[目的/意义]学术文献引文推荐是指对于给定的学术文献,自动化地为其推荐合适的引文和参考文献。借助于引文推荐,用户可以在一定程度上提高撰写学术文献的效率,降低对重要相关文献的漏引。[方法/过程]分析国内外引文推荐研究的最新进展,阐述引文推荐问题的演化过程,从局部引文推荐和全局引文推荐等方面对引文推荐进行梳理,重点归纳文档相似性、主题模型、翻译模型、协同过滤和混合推荐等5种引文推荐常用方法,并总结引文推荐常用数据集和测评方法。[结果 /结论]已有引文推荐研究的主要问题在于未考虑用户偏好的动态变化性及研究领域的综合性,在用户研究和实际应用方面仍有所欠缺;未来引文推荐的研究可运用语义化表达方法和自然语...
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
丁德红 方逵 王娟 朱幸辉
针对专门的农业知识库,使用基于内容过滤的推荐方法,建立了农民用户兴趣模型和文档特征模型。在用户兴趣模型和文档特征模型中,针对特征项在不同表空间的分布情况,以及HTML文档结构对特征项权重的影响,通过改进传统特征项提取算法,提高了推荐模型的精度。结果表明,随着用户数的增加,农业信息推荐模型的查准率和查全率不断加大,说明模型的精确度不断提高。
[期刊] 财经论丛
[作者]
黄元豪 黎静仪 李先国 许安心
基于用户对主动式推荐的心理抗拒背景，结合情感适应理论与关系传播理论，对用户感知因素进行梳理，构建了用户在基于关系的推荐框架下对推荐采用的决策模型。为验证假设，收集569份有效问卷，运用Amos进行实证分析。结果显示：推荐采用是一个动态决策过程，被推荐用户与推荐用户的关系强度与兴趣匹配度正向影响其对推荐过程的信任感；信任感进一步改善了被推荐用户对推荐内容的操纵意图推断，最终影响其推荐采用意愿；被推荐用户的自我建构会调节信任感对操纵意图推断的影响，当用户为依存型自我建构时，信任感会减少操纵意图推断，当用户为独立型自我建构时，信任感对于减少操纵意图推断的影响变弱。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
李洁 张国标 周毅 郗玉娟 杨金庆
[目的/意义]为实现科技文献推荐场景要素的交互增强，将各要素交互特性捕捉问题转化为多任务共同优化学习问题，构建基于动态多任务学习的科技文献推荐模型，以进一步提升科技文献推荐性能。[方法/过程]采用多任务学习方法，针对科技文献推荐要素可采集的关键特征进行子任务解构，借助多头注意力机制，进行子任务交互关系的动态学习，在动态学习各任务交互关系的基础上设计科技文献推荐模型。[结果/结论]根据CiteULike数据实验结果，所构建的DMRSTL模型在3个评价指标上均显著优于对比模型，最高差值为AUC指标提升15.51%,MRR指标提升11.90%,nDCG@5指标提升16.45%，且通过任务组合对比实验进一步表明，借助推荐要素的交互增强，可以有效提升科技文献的推荐性能。
[期刊] 情报学报
[作者]
李树青 徐侠 曹杰 庄光光
本文提出了一种面向临床诊断决策支持服务的医学文献推荐方法,该方法首先对文献关键词从关键词列表、Mesh标准医学词库和缩略词三个方面进行了规范化处理,并据此得到关键词和文献的完整对应关系。文章对相关处理方法的思路和细节都做了详细的说明。然后,利用已知的患者症状描述信息,根据关键词共现形式来获取目标句子集合和诊断相关关键词集合,并利用基于关键词共现形成的关键词链接网络,本文设计了一种测度重要关键词及其相关文献的查询方法。最后,文章对相关实验效果及其用户满意度评价都做了必要的说明。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
李亚梅 秦春秀 马续补
[目的/意义]针对当前数字图书馆科技文献现有推荐方法中存在的语义缺失、情境缺失及潜在偏好挖掘不足等问题,提出基于科研人员情境化主题偏好的科技文献协同推荐方法。[方法/过程]首先基于情境感知技术识别科研人员情境信息,其次引入文本语义技术LDA主题模型挖掘科研人员的初始情境化主题偏好,继而根据科研人员情境的相似度与协同过滤思想扩展科研人员的情境化主题偏好,最后基于融合后的科研情境化偏好构建满足科研人员情境化需求的科技文献推荐列表。[结果/结论]实验结果表明,文章提出的基于科研人员情境化主题偏好的用户模型,能够较好地预测科研人员偏好,推荐效果更佳。
[期刊] 情报学报
[作者]
毕强 刘健
随着国内外数字资源聚合以及服务推荐研究的不断深入,聚合及服务推荐方法的改进和融合也成为学术研究热点。本文综合运用聚类分析、语义相似度计算、协同过滤推荐算法等方法,提出了基于领域本体的数字文献资源聚合及服务推荐的方法和途径,并以知网文献资源为例,对本文提出的方法流程进行分析研究。结果表明,该方法能够对数字文献资源有效聚合,并挖掘用户需求信息,根据用户偏好对其进行推荐。本文不仅为资源聚合与服务推荐的深入研究搭建了一个新的框架,同时也为资源聚合以服务推荐理论拓展性研究提供了一个新的思路。通过本体、数据挖掘以及服
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