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[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]
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] 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]
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]
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] 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] 运筹与管理
[作者]
苏莹 刘建国 郭强 田大钢
利用用户的负面评价信息,本文提出了一种新的推荐算法结构。算法首先将用户选择过的产品分为喜欢和不喜欢两类。其次利用用户的喜好信息构建推荐列表,同时利用负面评价信息构建厌恶列表。最后将推荐列表中的厌恶产品进行过滤,精炼推荐列表。Movielens数据上的实验结果显示,当采用90%数据作为训练集时,推荐列表的排序打分可以达到已知算法的最大值0.077,推荐列表的长度为10时,推荐列表的多样性和推荐新信息的能力相对不考虑负面信息的算法分别提高了16.08%和28.83%。同时,算法可以识别出根据喜好信息构建的推荐列表中19.15%的产品是用户不喜欢的。新算法结构不仅是目前已知的准确度和多样性都最高的算...
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
陈梅梅 薛康杰
【目的】在基于张量分解的个性化推荐中,解决因UGC标签冗余、热门标签和资源影响用户个性化兴趣所导致的推荐准确性降低问题。【方法】提出一种改进的基于张量分解模型的个性化推荐算法,引入标签综合共现结合谱聚类的方法,借鉴TF-IDF中IDF的思想提出一种基于共现标签和资源的热门惩罚机制,对基于三元关系的初始张量进行重新定义。【结果】基于Last.fm数据集的仿真实验结果表明,从准确率、召回率和F1值各项指标上,本文提出的算法均有良好表现,综合共现谱聚类的引入使得推荐算法在F1值上平均提升5.91%,基于IDF改
[期刊] 管理科学
[作者]
姚凯 涂平 陈宇新 苏萌
个性化推荐系统已成为各大电商向消费者提供个性化购物体验的重要工具之一,通过推荐系统,商家可以提高收入和消费者满意度。但传统推荐系统通常只利用消费者在当前网站的历史信息推荐个性化商品,无法获得消费者在其他网站的数据来优化推荐效果。大数据时代,一些第三方公司抓住机遇,利用不同公司的多源大数据提供更好的个性化推荐服务。然而,这种新型的推荐系统对消费者购物行为的影响存在极大的未知性。探究基于多源大数据的个性化推荐系统对消费者购物行为的影响。为了建立推荐系统与消费者购物行为之间的因果关系,采用实地实验有效地避免传统研究方法存在的内生性问题,并具有较好的外部有效性。一方面,基于内部数据和外部数据构造解释性变量,探究内部数据特征和外部数据特征与推荐效果之间的关系;另一方面,通过检验消费者特征与内外部数据的推荐效果间的交互效应,进一步分析外部数据和内部数据的推荐效果如何随消费者的特征变化,帮助企业更好地利用多源大数据提升推荐效果。研究结果表明,基于内部数据的推荐系统能够显著提升消费者点击个性化推荐商品的概率,可以降低消费者决策时间,激励消费者浏览更多的商品。外部数据的推荐效果不仅与外部公司网站的用户数量相关,也会受到外部网站与当前网站的关联程度的影响。消费者特征对基于内部数据和外部数据的推荐效果起调节作用,如果消费者是当前网站的老用户,利用该消费者在当前网站的内部数据提供个性化推荐的效果更佳。通过分析基于多源大数据的推荐效果对消费者购物行为的影响,进一步完善个性化推荐领域的理论框架。研究结果对如何利用多源数据构建更加有效的推荐系统具有重要指导价值,并为不同网站之间的数据共享机制提供重要的管理建议。
[期刊] 工业工程
[作者]
马婧 吴清烈
发展C2B(消费者到企业)个性化定制是制造企业转型升级的重要方式之一,但当前企业个性化定制水平低,用户参与定制的流程中并未引入智能推荐以辅助其进行定制。为了更好地对用户的产品定制和决策进行引导,使用户可以准确描述自身需求,提高定制效率,在产品的个性化定制中,引入了智能推荐的思想,在原有基于物品的协同过滤推荐算法的基础上进行改进,提出了适用于C2B个性化定制的分步式智能推荐算法,并引入一汽车定制案例。对算法的运算及生成推荐结果的过程进行模拟,证明了该算法的有效性和实用性。
[期刊] 情报科学
[作者]
杜巍 高长元
【目的/意义】移动互联网时代,移动电子商务用户的个性化信息需求具有极强的情景依赖性与感知信任性,针对目前移动商务信息服务个性化和准确性较低,提出融入用户个性化情景与用户间信任关系的推荐模型。【方法/过程】首先,通过用户当前情景和历史评分数据计算出对每个用户即时信息需求影响最大的K个情景要素,以此构造用户个性化情景,然后结合不同信任环境下的用户信任度矩阵改进已有的不同信任信息环境下用户情景兴趣推荐方法,进而进行项目推荐。【结果/结论】通过Movie lens与Book-Crossing数据集对本文提出的算法
关键词：
个性化情景 移动商务 信任关系 推荐模型
[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] 统计与决策
[作者]
刘曜 潘芳 潘郁 朱晓峰
由个性化推荐的实际应用环境,文章提出一种融合时间上下文信息的基于二分图模型个性化推荐算法。首先引入时间衰减函数对基于二分图模型的SimRank算法进行改进,使得时间对推荐的影响量化成图中节点的关联概率值,设计出融合时间信息的SimRank算法。再与协同过滤算法相结合,最终得到基于融合时间上下文信息的二分图模型的个性化推荐算法。实验结果表明:该算法比传统协同过滤算法以及基于二分图的SimRank算法在推荐的各项指标上有明显提高。
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