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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
唐晓波 钟林霞 王中勤
文章提出一种基于本体和标签的个性化推荐模型，可以有效解决标签的非等级结构、多样性、模糊性所导致的标签间语义缺乏的问题，从而提高基于社会化标签的个性化推荐效果。将预处理后的社会化标签映射到Ｗｏｒｄ Ｎｅｔ中，利用Ｗｏｒｄ Ｎｅｔ语义相似度算法计算成功映射的标签的语义，用统计学的方法计算不能成功映射的标签的语义，然后将标签自身频率和标签语义相结合计算用户标签权重，进而计算用户标签特征向量和资源标签特征向量的相似度，最后实现个性化推荐。实验表明，该方法优于传统的基于社会化标签的推荐。
关键词：
本体 社会化标签 个性化推荐
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
房小可 纪春光
社会化标签已经成为个性化信息推荐领域的研究热点之一。为了克服标签推荐存在的不足,文章提出一种综合考虑标签主题和主题概念空间两种因素的标签推荐方法 (LDA-Concept)。通过主题下标签的推荐可以保证推荐的准确性,标签概念空间的推荐可以保证多样性。以MovieLens为平台进行实验,结果表明主题因素和概念空间因素有着同等的重要性,提出的LDA-Concept方法优于单纯使用LDA方法。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
田莹颖
针对用户个人特征并向其提供准确恰当信息的个性化信息推荐研究,一直是学术界和产业界所关注的热点。结合后控词表,对用户分散的、个性化的标注进行处理,并将用户兴趣用向量表示,然后借鉴协同过滤算法的思想,寻找出相似用户集及其内部的资源集。在此基础上,采用相对匹配策略,提出一种基于社会化标签系统的个性化推荐方法。
关键词：
社会化标签系统 个性化信息推荐 协同过滤
[期刊] 图书情报工作
[作者]
王军 张子柯
认为社会化标签没有特定的组织结构,标签的质量也会有优有劣。此外,同一个社会化标签对不同的人重要程度不尽相同。首先利用信息熵来刻画社会化标签对用户的重要性,然后将基于社会化标签信息熵算法和经典的协同过滤算法的个性化推荐结果进行对比,最后发现基于社会化标签信息熵算法在准确度上提高了10.9%。
关键词：
推荐算法 社会化标签 信息熵
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
易明 邓卫华
标签系统构建的"用户—资源—标签"之间的三元关系为个性化信息推荐提供了新的研究思路,引起了部分学者的密切关注。本文依据推荐算法的不同,总结归纳了国内外基于标签的个性化信息推荐研究的相关成果,分析了现有研究的不足,展望了基于标签的个性化信息推荐研究的趋势。
关键词：
标签 个性化 信息推荐 综述
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
陈梅梅 薛康杰
【目的】在基于多构面信任关系的个性化推荐中,解决构面难以定义以及传统信任强度计算方法的局限所导致的推荐准确性低的问题。【方法】提出一种基于标签簇的多构面信任关系定义的方法,在标签聚类得到的标签簇基础上,引用TF-IDF思想及Pearson相似度定义簇间和簇内信任关系,构建有利于反映不同构面信任强度的信任张量,并融入基于张量分解模型的个性化推荐算法中。【结果】基于Last.fm数据集的仿真实验表明:从准确率、召回率和F1值各项指标上,本文提出的个性化推荐算法均有良好表现,在F1值上平均提升达2.29%。【局
[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] 图书情报工作
[作者]
李红巍
为解决当前个性化推荐不能同时考虑用户兴趣点受时间和频率两个维度共同影响问题,提出一种基于本体相似度和时间衰减的动态个性化推荐算法。首先确定时间衰减函数来计算用户兴趣点的时间衰减规律,然后考虑不同兴趣点访问频率对兴趣点关注程度的影响,再次通过本体相似的综合算法解算推荐资源与关注目标资源的相似度,最后通过兴趣点更新权重与相似度的加成效果确定推荐资源的排序。实验结果表明该算法在整体上具有较好的综合性能,推荐资源的查准率和查全率均较高,算法的普适性和效果较好。
关键词：
个性化 推荐 相似度 本体 图书馆
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
黎雪微 应时 洪伟
[目的/意义]传统推荐方法仅考虑用户过去的兴趣偏好,忽略了用户兴趣偏好的漂移性问题,使得推荐结果过于专门化,不能给用户提供新颖的推荐项目。[方法/过程]文章提出了一种基于语义关联和信息距离的个性化推荐方法,该方法将项目的信息量融入到传统的语义关联相似度中,从而实现了用户兴趣偏好的有益迁移,使推荐得到有效扩展,改善了推荐专门化问题。[结果/结论]通过设计实验验证了信息距离能够对推荐结果产生较大影响,提出的方法可以给用户推荐其感兴趣并且更有价值的项目。随着新项目的不断加入,项目的信息量会动态变化,系统会不断调整推荐列表以适应用户需求。[局限]不足之处在于模拟仿真实验下样本量不足引起的可信度问题,后续的研究将利用爬虫工具收集大数据进行算法测试,验证方法在大样本环境下的有效性。
[期刊] 数字图书馆论坛
[作者]
石宇 查梦娟 梁宇 邱惠
对个性化推荐候选集构建方案进行优化,在保证对用户感兴趣项目覆盖率较高的前提下,压缩候选集规模,从而改善个性化推荐效果。采用融合用户群体兴趣与个性化特征的方法构建推荐候选集,先以用户群体兴趣为基础构建初始候选集,在此基础上基于用户个性化特征对其进行过滤,生成推荐候选集。在模型构建的基础上,以电影数据为例进行模型效果验证。实验结果显示,该模型在覆盖率小幅降低的情况下,可将候选集规模压缩为原来的3.4%;该模型能显著提升个性化推荐的最终效果,因此该策略是一种较理想的候选集构建策略。
关键词：
个性化推荐 群体兴趣 候选集
[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
潘旭伟 李泽彪 祝锡永 邵晨曦
针对个性化信息服务(PIS)中用户信息需求获取的准确性和可靠性较差、自适应性不够等问题,提出采用基于情境感知和本体的方法来实现信息服务的自适应个性化。在分析PIS需求的基础上,设计了情境感知的信息服务自适应个性化过程,并对该过程实现的关键问题展开系统研究。应用实证研究验证了提出方法的有效性。
关键词：
信息服务 个性化 情境感知 本体
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
涂海丽 唐晓波
【目的】构建社会化电子商务环境下基于标签的个性化商品推荐模型。【方法】综合考虑用户使用标签的频率和时间因素计算用户的兴趣偏好;基于标签层次特征和电子商务网站中关于商品特征的检索条件,构建某一主题商务社区中商品本体;利用本体规范化用户标签语义,并对商品进行分类;寻找含有用户偏好的类簇,计算该类簇中商品与用户偏好商品的相似度,将用户未标注过的商品与用户偏好相似度高的商品推荐给用户。【结果】从翻东西网站上随机选取200个活跃用户关于热门商品的标注信息进行分析,验证该模型的有效性。【局限】在计算用户兴趣偏好时,只
关键词：
用户标签 商品本体 用户偏好 推荐模型
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张海燕 孟祥武
社会标签是一种新颖的大众索引方法,在Web 2.0时代各种收藏、检索、共享网站中得到广泛的应用,个性化推荐系统是基于用户的偏好为用户提供个性化信息服务的重要技术。本文针对推荐技术如何与社会标签结合的问题,分析了最新的研究现状和应用。详细阐述了3个方面的研究进展:标签推荐系统的研究、基于社会标签的个性化推荐系统的研究、社会标签的推荐应用系统。
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
鲁亚男 杜东舫
标签推荐系统是为目标用户推荐最可能用来标记某个资源的一系列标签.目前基于塔克分解模型,相比传统的FolkRank等算法具有更好的预测质量,但它本身的时间复杂度很高,很难适用于大中型数据集;而正则分解模型的时间复杂度虽然为线性,但预测质量并不高.针对上述问题,在改进塔克分解模型的基础上首先提出成对交互张量分解模型PITD.该模型仅考虑用户、资源和标签3个特征之间的部分两两交互关系,减少了无关信息对模型性能以及效率的影响.进而,利用贝叶斯个性化排序方法对PITD模型进行推导,并设计了相应的优化算法.最后,在真实数据集上的广泛实验表明,PITD模型比对比算法具有更好的推荐性能.
关键词：
推荐系统 标签推荐 张量分解 BPR
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