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[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]
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]
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] 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] 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] 商业经济研究
[作者]
陈思宇 陈茫 周力青 侯治平
针对旅游电子商务推荐中存在的数据稀疏和用户需求多样化问题，本文提出个性化旅游电子商务推荐模型（KGETR），以期促进旅游电子商务服务个性化与智能化的发展实践。该模型包括了信息嵌入和兴趣传播两个核心模块。信息嵌入模块利用知识图嵌入，对旅游信息和用户属性进行统一的向量表示；兴趣传播模块结合实体嵌入和关系路径，丰富了用户和旅游产品的属性特征。此外，本文还引入时间属性构造知识图谱四元组，准确把握用户兴趣，结果表明该模型具有良好的泛化能力和有效性。
[期刊] 管理评论
[作者]
李倩 许伟 蒋洪迅
移动互联网的快速发展，为人们提供了更及时的资讯和服务。传统旅游网站的景点和旅游线路展示方式，对于移动终端来说内容过于丰富，不适合浏览和选择。本文针对移动互联网特点，提出了一种考虑用户口碑的旅游计划个性化推荐方法。该方法首先利用语义分析方法，研究用户需求和旅游计划之间的多层次匹配关系。其次，深入挖掘用户口碑，提出了一个基于用户口碑的动态调整方法。更进一步地，结合用户需求匹配和用户口碑，提出了集成的旅游路线个性化推荐方法。最后，基于提出的推荐方法，本研究构建了一个旅游推荐原型系统，并进行了方法评价。结果表明，本文提出的方法较传统方法有明显的改进，具有更好的用户体验，为用户旅游提供了便捷服务，具有较．．．
[期刊] 林业经济问题
[作者]
蔡清
基于采集自雅虎图片分享网站Flickr上带有地理标签的森林旅游照片数据,构建游客-景点关系矩阵,运用隐特征分析模型和旅游景点热度分析模型相融合的方法,分析游客对未去森林旅游景点的感兴趣程度,为游客提供一份专属的个性化的森林旅游景点推荐方案。研究结果表明:对于隐特征分析模型的森林景点推荐,正则化参数有效降低森林景点数据稀疏所导致的预测精度下降,同时合理的特征维度有助于提升森林景点评分预测的精度。此外,融合森林景点热度分析的个性化推荐对推荐准确度和新颖性的提升都有积极帮助。因此,提出加强森林旅游个性化推荐算法的优化以及增强森林旅游个性化推荐的新颖性研究的建议。
[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
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
李广丽 朱涛 滑瑾 邱蝶蝶 邬任重 张红斌 姬东鸿
传统协同过滤推荐模型仅处理稀疏的评分数据,未深入挖掘用户及对象的潜在语义,且用户喜好信息也未充分利用.围绕旅游景点推荐这一热点问题,提出全新的混合分层抽样统计与贝叶斯个性化排序的推荐模型:采用分层抽样统计及主观赋值评价法刻画用户旅游喜好;基于矩阵分解算法(Matrix Factorization,简称MF)分析用户及对象(景点)的潜在语义,运用贝叶斯个性化排序算法(Bayesian Personalized Ranking,简称BPR)对推荐模型进行优化;综合用户旅游喜好信息及BPR优化结果,生成混合推荐列表.在新的"Wisdom Tourism"数据集上进行仿真实验.实验表明:推荐模型的RMSE、MAE、F1值较最强基线分别提升16.59%、10.05%、5.04%;相比于分层抽样统计方法,BPR算法在推荐过程中发挥更显著的作用.
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