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[期刊] 管理科学
[作者]
张光前 白雪
电子商务推荐虽然在促进电子商务发展过程中起到重要作用,但面临新商品推荐问题,新商品推荐问题的症结在于缺乏消费者与新商品之间的联系。从消费心理学视角,根据消费心理决定消费行为这一基本原理,以消费性格理论为指导,以贝叶斯网络为工具,以消费者的实际购物数据为基础,提出基于消费者购物记录分析其消费性格、基于消费者消费性格进行新商品推荐的方法,以消费心理为纽带建立消费者与新商品之间的联系。研究结果表明,该方法在统计学意义上具有可行性、合理性和一般性,即可以从消费者的购物记录中分析出其消费性格,能够据此判定某一新商品是否符合其消费性格。消费性格的引入把电子商务推荐中消费者偏好研究深入到消费心理层面,为发展...
[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] 商业经济研究
[作者]
朱舒威 张浩
本文采用问卷调查法对基于场景特征和数据的新零售商品智能推荐进行分析,发现用户对新零售模式的了解程度、线下购物支出、线下智能引导服务需求等对智能商品推荐服务有着重要影响。空间环境、用户与用户行为、体验、社交环境是新零售模式场景的四要素,对这四要素的准确把握可以有效实现精准营销。
关键词：
新零售模式 场景 智能推荐
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
张敏 丁弼原 马为之 谭云志 刘奕群 马少平
近年来基于矩阵分解的协同过滤算法在评分预测上取得了显著成果,但仍未能很好地解决冷启动、数据稀疏等问题。因此,如何将评论信息引入推荐系统以缓解上述问题成为研究的热点之一。该文尝试基于深度学习来加强个性化推荐,提出将层叠降噪自动编码器(stacked denoising auto-encoder,SDAE)与隐含因子模型(latent factor model,LFM)相结合的混合推荐方法,综合考虑评论文本与评分,以提升推荐模型对潜在评分预测的准确性。在常用大规模公开Amazon数据集上进行的测试结果表明:与
关键词：
深度学习 协同过滤 混合推荐
[期刊] 运筹与管理
[作者]
谭春桥 胡礼梅
基于消费类电子产品自身的特点,提出一种新型的推荐方法。首先,考虑专家对备选产品进行评分时存在信息共享性,提出处理专家之间相互关联的直觉梯形模糊Shapley加权几何算子,并研究该算子的相关性质。其次,针对专家权重信息部分已知情况,建立规划模型求解专家的Shapley权重值,并运用所提算子对专家意见进行集成以得到各标准下各备选产品的综合评分。在给定顾客目标需求的基础上,基于投影法求出各备选产品在目标产品上的投影值,并将投影值最大的产品推荐给顾客以完成推荐过程。最后,以戴尔中国官网上的笔记本电脑购买为例,阐述该推荐方法的可行性和实用性。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
许应楠 甘利人
文章分析了消费者在线商品选择决策中的知识构成、来源以及知识支持机理,并对不同认知需求水平、性别的消费者在决策中依赖知识进行复杂的认知活动意愿进行了理论分析,在此基础上提出消费者接受与学习商品相关知识意愿的理论假设,并通过在线调研进行了实证分析,为未来的知识推荐服务提供了理论与实证依据。
关键词：
商品 知识推荐 分析 电子商务
[期刊] 南开管理评论
[作者]
计纬 戚海峰 费鸿萍
随着人工智能时代到来，智能产品已经成为了消费者获得产品信息的重要渠道。鉴于此，本文以智能语音助手为对象，基于社会角色理论视角，比较了智能助手在扮演 “伙伴”和“管家”两种社会角色的情境下消费者对其推荐产品接受意愿的差异及其心理机制。研究结论表明：相比管家型助手，伙伴型助手在日常购物情境中更容易激发消费者产品推荐接受意愿，这种现象的产生源于智能助手的伙伴角色形象促进了与消费者的心理联接，从而提升了消费者对智能助手的信任感。另外，相比低卷入度产品，在进行高卷入度产品推荐时，上述效应会减弱，“管家”型智能助手的专业性与可靠性更能提升消费者的信任和产品推荐接受意愿。基于以上结论，本文提出智能产品推荐并提出了相关营销建议。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
刘枚莲 刘同存 吴伟平
传统推荐算法仅依据网络消费者已有偏好信息提供推荐服务,忽略其当前购物状态信息和可能的偏好变化信息。针对这一缺陷,通过分析网络消费者偏好变化特征,提出基于网络消费者偏好预测的推荐算法。该算法综合考虑网络消费者已有偏好信息及其前购物操作行为评估其对商品的偏好,并结合协同过滤思想为其提供有针对性的推荐服务。实验结果表明,基于网络消费者偏好预测的推荐算法能够较好地预测其购物过程中的偏好倾向,显著提高推荐质量和精度。
关键词：
电子商务 推荐算法 偏好预测 协同过滤
[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] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
孙传明 周炎 涂燕
针对传统协同过滤算法存在的数据稀疏性和推荐范围问题，提出一种混合协同过滤推荐方法.该方法将两种传统算法结合，并综合考虑了项目标签属性等信息.首先利用基于项目的协同过滤算法生成预测评分，并替换原始用户-项目评分矩阵中的零值.其次利用基于用户的协同过滤算法计算填充后矩阵的用户相似度，以及预测评分并产生最终推荐.最后基于MovieLens数据集实验证明，本方法能够有效提高推荐精度，扩大推荐范围.
关键词：
协同过滤 个性化推荐 项目属性 相似度
[期刊] 情报学报
[作者]
余以胜 徐剑彬 刘鑫艳
当前情报学科的发展目前呈现出多维度、跨学科等特点,而结合个性化信息推荐算法,可为其注入新活力。本文的研究是为了提高个性化信息推荐的效果,解决个性化信息推荐的稀疏性问题,以期可以促进情报学科的新发展,为此,我们引入了社群挖掘概念,得到TO算法,在协同过滤或关联规则推荐之前先对数据进行社团划分,通过对Book-crossing公开数据集的验证分析,并与对照算法相比,我们发现TO算法的准确率和调和度都最佳。
关键词：
社群挖掘 个性化推荐 情报学科建设
[期刊] 图书情报工作
[作者]
惠淑敏
认为学术论文评价方法在引导基础研究人员行为和科研产出方面具有重要作用,故有必要制定成本合理、科学公正的评价体系。以文献[3]提出的论文推荐-传播模型为基准,通过控制评价信息中大同行和小同行的比例、评价对象的选择方法以及给推荐者赋权3个策略来优化推荐-传播模型的学术评价功能。运用仿真方法验证优化策略的有效性后,提出利用平台用户的推荐-传播行为,自动计算学术论文影响指数、质量指数和价值指数的方法,从而构建一种新的学术论文评价方法。
关键词：
评价功能 协同过滤 同行评议 优化策略
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
方建生 许言午 蔡瑞初 秦艳
目前,知识库的用户主要是通过检索获取所需知识点,这种依赖搜索引擎解决信息过载的方法,对实时在线服务而言效率低下,对离线知识学习来说不具有完整性和连续性,为此提出由知识库系统根据用户技能水平主动推荐知识点给用户,提高决策效率,并有助于用户建立完备的知识学习体系.基于用户对知识点的历史行为以及用户对知识的学习能力,提出一种融合技能的隐语义模型的协同过滤推荐方法,将知识点难易程度作为潜在因子,同时考虑用户的能力水平预测用户对知识点的偏好水平.在呼叫中心知识库的数据集上进行测试,其均方根误差优于基础隐语义模型.综合知识点推荐的应用领域和知识学习行为数据的特点,对于知识点推荐方法,可从融合用户和知识点上下文信息的推荐技术上深入研究.
[期刊] 工业工程
[作者]
董学文 石宇强 田永政
针对云制造服务平台上的海量制造服务信息所带来的信息过载问题，提出一种基于图神经网络的云制造服务推荐方法，有效克服了传统推荐方法无法利用数据高维特征的局限性。提取平台上制造服务资源的特征，根据不同的相似度计算方法将制造服务资源构建为网络图；利用邻居采样图神经网络(graph sample and aggregate, GraphSAGE)进行网络的表示学习，并将学习到的网络特征带入链接预测函数进行模型训练；通过对资源节点间的链接概率进行预测，完成对用户的制造服务推荐。结果表明，基于图神经网络算法的链接预测模型，其预测性能要优于所对比的共同邻居(common neighbors, CN)、Adamic-adar (AA)与资源分配(resource allocation, RA)链接预测算法，从而取得较好的推荐效果，为解决云制造服务推荐问题提供理论依据，有助于提高用户的决策效率。
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
翟东升 郭程 张杰 夏军
【目的】针对如何准确识别潜在研发伙伴,提出一种基于专利的企业潜在研发伙伴的推荐方法。【方法】以TRIZ理论为基础,对相关专利的功能、科学效应、功效等语义特征进行抽取,构建出领域专利技术树,将企业技术需求中的关键信息进行抽取并匹配到技术树中,根据专利权人得出潜在研发伙伴并使用层次分析法对其进行评估。【结果】研究获取热水器防水垢技术领域的德温特专利数据,对潜在研发伙伴进行识别与评估,证明该方法的可行性。【局限】对于语义特征的抽取,由于中文语法结构存在较大的灵活性,抽取的准确率有待提高。【结论】该方法可以发现并
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专利 技术树 TRIZ 研发伙伴
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