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[期刊] 情报杂志
[作者]
周朴雄 陈蓓蓉
[目的/意义]互联网的出现满足了人们展示兴趣的需求,为了使具有共同兴趣的人能够聚集在一起,就需要进一步探讨用户的兴趣,发现其潜在需求,建立兴趣预测模型,使其成为人与人、人与信息资源之间互动的桥梁。[方法/过程]借助之前学者提出的标签云系统这个概念,加以改进,将其作为用户兴趣的表达方式,采用共现分析作为主要的预测手段,建立标签集之间的关联关系,最终实现用户兴趣的预测。[结果/结论]以流程图的形式呈现用户兴趣预测模型,即此模型能够描述用户兴趣预测的过程,并通过实验研究,验证模型的可行性。
[期刊] 情报学报
[作者]
李媛媛 李旭晖
以博客、即时通讯、社会网络、社群共享、社会化标注等为代表的Web 2.0应用技术,使用户、信息、资源构成关系紧密的web网络。目前将本体应用到社会化标签用户动态兴趣的研究资料极为稀少,尚无法满足平台对用户兴趣精准把控的需求。本研究从此角度出发,探讨兴趣模型的构建方法。在《中国分类主题词表》和《中国图书馆分类法》对词语的约束规则和关系定义的基础上,构建豆瓣读书用户的兴趣标签本体;并根据再现率、覆盖度、热度率指标对标签的兴趣强度、稳定性进行预测实验,确定兴趣的表示形式,以此构建初始兴趣模型,并提出相应的兴趣节点更新流程。本研究提出的基于本体的用户兴趣模型及更新流程在用户兴趣表示的深度及广度上有了一定程度的提升,在标签资源推荐、检索等实践应用上其适用性更强。
关键词：
本体 社会化标签 兴趣模型 用户动态兴趣
[期刊] 情报杂志
[作者]
李慧宗 周姣 王向前 张宝隆
[目的/意义]标签潜在主题的有效识别是解决社会化标注语义模糊问题的关键,对于建模用户兴趣、为用户提供精准的标签推荐、改善社会化标注系统的用户使用体验具有重要的意义。[过程/方法]为了从标注行为的角度识别用户所标注标签的主题,提出一种融合社会关系的用户标签主题模型。首先,从标注系统中建模用户的社会关系;其次,利用随机游走的方法对用户的社会关系进行链接分析并获取用户的权威度分数,将其加权到"用户-标签"的二元标注关系上;此基础上,构建基于用户加权的标签LDA模型,通过迭代学习出标签的潜在主题。[结果/结论]实
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
陈静 陈德照 陆泉
文章通过表情分析研究获取用户使用图像信息资源时的兴趣偏好,以此构建基于表情分析的图像用户兴趣自动提取模型,并利用实验证明了用户表情与用户兴趣的相关性及该模型的可实现性。
关键词：
表情分析 用户兴趣 情感因子 模型
[期刊] 图书情报工作
[作者]
滕广青 陈思 常志远 姜博 刘雅姝 赵汝南 张利彪
［目的 ／意义］用户认知能够影响客观知识之间潜在的关联关系，研究Ｆｏｌｋｓｏｎｏｍｙ模式中用户与标签之间的偏好关系有助于揭示认知与知识之间的互动关系及其模式规律，并为人文因素影响下的知识组织提供参考。［方法 ／过程］基于标签与用户的隶属关系构建＂标签－用户＂２－模网络，采用多变量的对应分析方法，基于联合空间距离位置对用户与标签间的偏好关系进行分析。［结果 ／结论］研究表明，用户与标签的偏好关系与联合空间中的位置和２－模网络的中心度具有相关性，在偏好问题上不会有群体极化现象发生，群体决策的科学性得以保障。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
王欣 张冬梅
[目的/意义]针对"互联网+"背景下科研用户群体知识需求的个性化和全局性特点,研究如何基于科研用户兴趣模型构建知识推送服务模式问题。[方法/过程]通过梳理研究现状,从知识需求独特性和知识需求状态多变性两个视角进行"隐式+显式"科研用户兴趣模型与知识推送契合性分析。从个性化与全局化视角构建"隐式+显式"科研用户兴趣模型,并通过知识发掘与整合-知识推送-推送服务评价等过程为推送模式提供数据支持和决策支撑,满足科研用户特殊的知识需求。[结果/结论]实证研究结果表明,该模式可以从个性化和全局化两个视角满足科研用户
关键词：
科研用户 兴趣模型 知识推送
[期刊] 情报杂志
[作者]
武庆圆 何凌南
[目的/意义]面对互联网与智能移动设备的兴起,谣言尤其是短文本类型的谣言发展速度十分迅猛。短文本谣言具有词语稀疏、语义提取困难等特点,这为精准识别谣言带来了挑战和困难。如何能够有效地鉴别进而控制谣言的传播是目前迫在眉睫的问题。[方法/过程]提出一个在文本与标签之间引入语义层的多标签双词主题模型,用于发现及探究网民发表在公共媒体平台上的短文本属于谣言或欺诈的倾向。该研究专门针对微信等短文本数据,并通过真实数据集对双词主题的提取和建模进行验证。[结果/结论]结果表明:上述模型可以有效鉴别谣言,帮助媒体加强和改
[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] 管理评论
[作者]
石勇 孟凡 齐志泉
大数据时代,在实际应用中所面临的数据体量大幅增长,由于对数据进行详细标记的难度很大而且成本极高,弱标签数据已经成为了大数据时代所面临的主要数据。比例标签数据作为弱标签数据中的一个重要类型,有着广阔的应用场景,但目前仍未受到广泛关注。已有的比例标签学习模型在处理大规模问题时,计算速度往往较慢。为了提高学习速度,本文提出Lap-Inv Cal模型,利用LapESVR进行比例标签学习。大量实验表明,该模型在保证较高精度的同时,大幅提升了训练速度,能够广泛应用于大规模比例标签学习问题中。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
唐晓波 谢力
随着互联网中信息资源的飞速增长，用户兴趣模型的准确性和时效性成为了个性化服务的关键；采集用户浏览使用过的信息资源，从中挖掘隐性知识，获取用户兴趣并对兴趣模型进行动态的更新，成为目前个性化信息服务一个重要的研究方向。文章利用ＬＤＡ模型对用户浏览过的信息资源进行主题建模，通过遗忘函数，对用户兴趣模型中的各个主题进行动态的更新。通过豆瓣网上真实的电影语料和用户数据进行实验，构建准确、实时的用户兴趣模型。
[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] 数据分析与知识发现
[作者]
刘洪伟 高鸿铭 陈丽 詹明君 梁周扬
【目的】了解用户在线购物中的兴趣需求变化有利于个性化推荐。本文提出结合用户浏览行为分析的隐式动态兴趣识别和管理模型。【方法】通过三阶段实验构造用户点击流数据,以天猫和淘宝网页功能键为数据粒度对页面分类,再采用Bisecting K-means聚类算法进行兴趣状态挖掘,最后总结归纳兴趣与行为的特征映射。【结果】用户隐式兴趣存在4种状态:关注、理解信息、态度和购买意图,在态度和购买意图状态下,更倾向于产生购买;在不同状态的浏览路径特征有所差异。【局限】未添加网页广告促销等非结构化数据进行分析。【结论】从实时动
[期刊] 图书情报工作
[作者]
石豪 李红娟 赖雯 赵英
重点研究基于Folksonomy的数字资源系统的用户的共性,提出利用用户标签对用户分类的方法,并通过对Flikcr(闪烁照片网)的实证研究,证明通过标签对用户分类的可行性和实用性,为兴趣推送和进一步研究奠定基础。
关键词：
folksonomy 标签 用户分类
[期刊] 图书情报工作
[作者]
涂存超 刘知远 孙茂松
微博是Web2.0时代重要的网络服务工具,作为以用户为中心的信息发布、传播和分享平台,它包含了非常丰富的用户信息。在微博中,可以使用标签表示用户的兴趣和属性。而一个用户的兴趣和属性,通常包含在这个用户的文本信息和网络信息中。针对微博用户的标签进行分析,提出网络正则化的标签分发模型(NTDM)来为用户推荐标签。NTDM模型对用户个人简介中的词语和标签之间的关系进行建模,同时利用其社交网络结构作为模型的正则化因子。在真实数据集上的实验表明,NTDM在效果以及效率上都优于其他方法。
[期刊] 情报科学
[作者]
邓胜利 付少雄
【目的/意义】本文旨在分析用户信任对网络谣言生成与传播的影响。研究结论有助于从用户视角出发更好地治理网络谣言,为当前网络谣言问题研究提供新的思路。【方法/过程】本文通过对心理学、新闻传播学、图书情报学以及计算机科学相关文献的梳理,指出了基于用户信任视角去探讨网络谣言的特征与预测的理论基础以及技术可行性。研究从用户信任视角分析了网络谣言的特征,设计了网络谣言预测模型,并提出了网络谣言预测模型应用的建议。【结果/结论】研究发现,用户信任是影响网络谣言生成、传播、识别与治理的关键因素,用户信任视角的引入,能从网
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