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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
胡吉明 林鑫
针对传统推荐策略偏重准确性而忽视个性化的缺陷，文章引入物理动力学中的热传导能量扩散理论，实现面向用户小众化需求的多样性和新颖性推荐。文章在阐述社会网络环境下用户小众化需求的基础上，重点分析了基于热传导能量扩散的推荐算法实现机理，进而提出了与物质扩散混合加权的推荐策略。从准确度和个性化入手，实验得出本文所提出的推荐策略可行且效果较好。
关键词：
热传导 物质扩散 小众推荐 混合加权
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
胡吉明 张蔓蒂
社会网络环境下用户小众化需求和资源长尾分布特征,要求推荐策略从大众化向小众化转变。文章在分析社会网络环境下用户小众化需求特征和推荐策略变革的基础上,引入用户与资源之间的关联关系,提出了社会化小众推荐策略。根据物理动力学中物质扩散和热传导能量分配理论,分析了基于用户—资源二部关联图的社会化小众推荐机理,构建了社会化小众推荐模型,并在典型的社会化书签服务中进行了相应的实证分析,以期提升资源推荐的个性化效果。
关键词：
社会网络 社会化推荐 二部关联图
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
胡吉明 林鑫
面向用户小众化需求和长尾资源特征的社会化推荐实现对于提升网络服务质量具有重要作用。文章根据物理动力学中物质扩散和热传导能量分配机理，并将词汇引入关联图中，探讨了基于用户—资源—词汇三部图的推荐实现机理；分别进行了用户—资源二部图和资源—词汇二部图中基于能量分配加权的推荐算法实现研究，提出了二部图和能量分配双重加权的三部图推荐实现策略。最后，通过大量的准确性和多样性的实验，验证了所提策略和方法的有效性及优越性。
关键词：
三部关联图 社会化推荐 算法
[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%。
关键词：
推荐算法 社会化标签 信息熵
[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。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
吕成戍
在商业竞争环境下,推荐系统容易受到托攻击的危害。基于信任关系的社会化推荐算法被证明是解决托攻击问题的有效途径。然而,现有研究仅考虑显式信任关系,隐式信任关系没有被真正挖掘利用。为此,提出了一种基于多元隐式信任关系挖掘的抗攻击社会化推荐算法。首先,借鉴社会学和组织行为科学领域的信任前因框架模型,从全局信任和局部信任两个视角深入研究各信任要素的提取和量化方法。然后,通过信任调节因子集成局部信任度和全局信任度获得用户总体信任度。最后,以用户总体信任度为依据将攻击用户隔离在可信近邻之外,实现基于信任关系的个性化推荐。大量对比实验表明,本文算法在改善推荐准确率的同时有效抑制了托攻击对推荐算法的影响。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
房小可
［目的 ／意义］针对目前融合情境因素的信息推荐方法大都存在推荐前的情境过滤（ｐｒｅ－ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ）和推荐后的情境过滤（ｐｏｓｔ－ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ）所导致的价值信息流失问题，将情境因素融入到推荐过程中，实现基于用户－资源－情境的多维推荐。［方法 ／过程］将情境因素融入推荐的过程中，动态挖掘在不同情境下用户兴趣的偏好，利用社会网络的相关指标赋予用户兴趣初始值，从空间距离的视角计算用户兴趣的权重，最后，借鉴内容过滤和协同推荐的思想实现用户的评分预测，进而按照用户的兴趣进行推荐。［结果 ／结论］与以往二维推荐的实验比较表明，将情境因素融入到推荐过程中的方法在减少价值流失的基础上，能更为准确地揭．．．
[期刊] 图书情报工作
[作者]
房小可 严承希
[目的 /意义]用户兴趣推荐是信息服务中的重要内容,针对目前融合情境信息推荐的研究更多是直接将情境作为单因素而缺乏考虑情境关联的思想,本文以情境关系为切入点实现社会化媒体用户的兴趣推荐。[方法/过程]以具有相似情境用户可能具有相似兴趣为假设,来改进用户原始兴趣网络从而实现推荐。通过社会网络和资源相似性计算构建原始兴趣网络中显性网络和隐性网络;借鉴共现原理和情境本身相似性构建情境网络;通过兴趣传递关系计算直接兴趣度与间接兴趣度;最后借鉴协同过滤的思想实现推荐。[结果 /结论]与以往的只考虑单一情境因素的推荐
关键词：
情境关系 社会化媒体 兴趣推荐
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
王海军 雷建军 杨莉
基于移动sink的无线传感器网络环境下的数据收集方案能有效提升网络性能,但在实时性要求较高的应用中,很难同时兼顾时延与数据的收集效率.该文提出了一种考虑时延受限条件下能量高效的移动sink数据收集策略.首先,根据时延约束和网络整体能耗效率优化为目标,对移动sink的最佳驻留点集合进行求解.然后,提出了一种基于驻留点优先级的路径优化选择方法,得到移动sink经过驻留点的最短路径.仿真实验结果表明,与已有算法相比,该文提出的数据收集策略能最大限度的减小时延,并延长网络的生命周期.
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
宋凯 纪建伟
图像融合技术的研究目的就是综合不同类型的传感器所获取的图像信息,通过对多幅图像间冗余数据的处理提高图像的可靠性和可观察性,通过对多幅图像间互补信息的处理提高图像的效果。提出了一种基于小波的融合算法,该算法基于小波图像的能量集中在低频子带、细节体现在高频子带的特点,在低频部分对小波系数采用基于局部能量的加权融合方法处理,高频部分采用基于边缘信息的加权算法进行融合。结果表明:所采用的方法避免了图像融合过程中因平均化而出现的模糊现象,融合后的图像内容更加清晰,更容易识别。实践证明,基于小波变换的图像融合可以取得良好的结果和较快的处理速度。
[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]
刘合翔
随着网络信息环境的变化,传统认知中的浏览行为模式已发生很大的改变,从而需要重新来审视"浏览"这一具有普遍性的信息行为在新的信息环境下的规律和特点。围绕社会化推荐这一情境,对社会化推荐的模式以及与之对应的浏览行为开展定性分析,并基于此对传统的浏览行为的理论框架提出改进。
关键词：
社会化推荐 网络浏览 信息行为
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
唐晓波 孙飞
用户之间的好友关系作为社会化媒体可靠的信息传播途径之一,是社会化媒体的重要组成部分。为了解决社会化媒体中好友推荐的冷启动和准确性不足问题,文章提出了一种基于复杂信任网络的社会化媒体好友推荐模型。本文对社会化媒体用户的社会关系进行挖掘,结合单路径信任传递原则和多路径信任聚合方法,得到社会化媒体用户的复杂信任网络关系。利用可视化的方法生成用户的复杂信任网络图谱,有效地实现了社会化媒体好友个性化推荐,最后在真实的数据集上验证了本模型的准确性和可靠性,为后续相关的学术研究提供了有益的借鉴。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
曾子明 周红
针对目前文献管理软件无法识别用户潜在研究兴趣从而进行个性化推荐的现状,文章提出了基于主题的社会化推荐方法。首先通过基于内容的个性化过滤方法识别用户的主题偏好,然后利用社会网络分析方法 (SNA)识别学术网络中有影响力的文献,进而产生推荐。最后提出了基于社会网络的科技文献个性化推荐的框架。理论分析证明该方法可以准确反映用户的研究兴趣,灵活地识别用户所属的学术网络,从而为目标用户产生精准的文献推荐服务。
[期刊] 软科学
[作者]
杨东辉 万杰 于光 刘金福 于达仁
将影响社会化推荐的三种因素分别量化，建立了与微博社会网络一一映射。然后，基于Ｋａｒｈｕｎｅｎ－Ｌｏéｖｅ（ＫＬ）变换方法，计算出了同一主题下积极性和消极性文本平均距离。最后，将社会网络信息与情感相似结合形成修正的情感相似度量方法，利用修正相似度方法构建了新的社会化推荐系统。基于微博数据的实证计算和分析显示：经过变换后的用户相似度可以得到不同程度的提高；利用修正相似度方法构建的微博社会化推荐系统更符合用户心理偏好。
关键词：
微博 社会化推荐 KL变换 相似度修正
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文献计量分析
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