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[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] 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。
[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。
[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。
[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。
[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%。
[期刊] 中国科学技术大学学报  [作者] 李雅美  王昌栋  
[期刊] 科技管理研究  [作者] 张喜征  蔡月月  罗文  
针对创新社区日益增长的海量信息阻碍用户对知识进行有效获取和创造的现状,将模糊形式概念分析(FFCA)理论应用于创新社区领先用户的个性化知识推荐研究。首先识别出创新社区领先用户并对其发帖内容进行文本挖掘,得到用户-知识模糊形式背景,然后构建带有相似度的模糊概念格对用户偏好进行建模,最后基于模糊概念格和协同过滤的推荐算法为领先用户提供个性化知识推荐有序列表。以手机用户创新社区为例,验证基于FFCA的领先用户个性化知识推荐方法有助于满足用户个性化知识需求,促进用户更好地参与社区知识创新。
[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] 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
[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] 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。
[期刊] 情报科学  [作者] 熊回香  李跃艳  
【目的/意义】面对网络时代数据的海量性和无序性,为用户推荐个性化资源有利于增强用户间合作、提高知识的共享速度,对新知识的发现具有深远意义。【方法/过程】基于具有相同兴趣用户的聚合优于单纯的信息聚合,构建基于社会化标注系统的个性化推荐模型。通过引入社会网络中用户使用标签的频次来选择与用户关联显著的标签,并通过加权派系发现和聚合"小众"凝聚组群和相似标签集,进而为用户推荐优质资源,使其真正契合用户的个性化需求偏好。【结果/结论】结果表明模型能够有效实现信息的个性化推荐,消除单独聚类带来的粗糙数据集,并通过抓取
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