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[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
侯银秀 李伟卿 王伟军 张婷婷
【目的】识别并获取细粒度的用户偏好信息,优化图书个性化推荐的效果。【方法】使用情感分析方法对用户图书评论进行属性层文本挖掘,通过用户本身的图书评论获取用户对图书属性的偏好;基于每本图书的所有评论的情感计算获得其属性评分;将用户偏好矩阵、图书属性得分矩阵进行匹配,从而实现用户对图书属性情感偏好的个性化推荐。【结果】利用亚马逊图书评论数据作为数据来源分别对传统的协同过滤方法与本文提出的推荐方法进行实验对比。结果表明,本文提出的方法在准确性、召回率、覆盖率上分别提高了0.030、0.097、0.2812。【局限
[期刊] 图书情报工作
[作者]
李伟卿 池毛毛 王伟军
[目的/意义]针对目前推荐模型愈加复杂、数据输入越来越多、传统推荐模型可解释性较低、推荐结果"过度特化"等问题,提出面向用户长短偏好调节的可解释个性化推荐方法。[方法/过程]从用户近期产品需求及其长期生活方式两个维度构建用户长短偏好模型,借鉴用户评分偏置及注意力机制,将用户长短偏好与其评分相结合进行评分预测,从而形成Top-N推荐。[结果/结论]通过在两个数据集上的实验结果表明,本方法对于不同的用户行为(显式反馈或隐式反馈),不同的推荐项目个数及在不同的推荐算法中都有良好表现。在无需对各种推荐模型进行较大改变的情况下,提升了推荐结果的准确率、召回率与多样性;另外基于对长短偏好系数的改变,实现对推荐结果多样性与准确率的调整,并且形成相应的推荐解释。
[期刊] 图书馆工作与研究
[作者]
彭博
在大数据时代,个性化精准推荐的价值愈加凸显。在二分网络推荐算法基础上,本文提出引入包含用户属性和图书分类信息的三部图推荐方法。对样本借阅数据的实验表明,该推荐方法可以针对不同读者提供满足不同专业需求的借阅推荐。
关键词：
图书推荐 三部图 数据挖掘 推荐算法
[期刊] 当代财经
[作者]
张金城 柳巧玲
随着在线拍卖的不断发展,网站的经营理念也从传统的以网站为中心向以客户为中心转变,为了吸引新客户和保持已有的客户,提出了构建面向用户偏好的在线拍卖商品推荐系统。针对传统的商品推荐服务在商品推荐过程中没有考虑相关领域的语义知识,导致商品推荐精度较低等问题,提出了在推荐过程中引入本体技术,建立了基于本体的面向用户偏好的在线拍卖商品推荐模型,实现了在拍卖商品推荐的各个阶段均能有效地利用语义知识,提高了拍卖商品推荐的质量。该模型为构建面向用户偏好的在线拍卖商品推荐系统以及解决系统构建中的关键问题提供了理论指导。
关键词：
在线拍卖 用户偏好 本体 商品推荐
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
何娟
[目的/意义]为解决图书馆长久以来"藏与用"之间的矛盾,为读者提供个性化图书推荐等精准服务。[方法/过程]利用用户画像方法和技术,构建读者的个人画像与群体画像,并综合两者所反映出的读者借阅行为特征,实现图书的个性化推荐。[结果/结论]通过问卷调查证实测试用数据反馈结果较为良好,同时也反映出用户画像在图书推荐领域具有一定的可行性。[局限]数据全面性不够,构建用户画像的技术不够新颖,结果的测评方法较为主观等。
[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] 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] 南开管理评论
[作者]
陈梅梅 刘利梅 施驰玮 戴伟辉
为揭示个性化推荐系统的用户决策"黑箱",本文基于决策理论和前人成果提出了研究假设,并基于情境实验的主观调查数据和行为数据,对推荐规模、用户感知和决策之间的关系以及不同决策风格用户在决策中的调节作用进行了实证研究。研究发现:推荐规模扩大,用户感知推荐的吸引力、感知选择难度明显提高,同时对感兴趣商品的回忆效果和搜索深度均显著下降,决策时间显著增加;感知吸引力、感知选择难度会影响用户的选择意向和决策努力,进而对决策质量产生影响;选择意向在用户感知与决策努力之间起部分中介作用;用户决策风格在感知吸引力与决策努力之间起调节作用。
关键词：
推荐规模 用户感知 决策风格 用户决策
[期刊] 统计与决策
[作者]
林杨 王应明
针对现有双目标指派模型未能科学反映参与人之间合作与竞争势态并存的技术缺陷，文章运用个体理性下的矩阵博弈思维，提出一种基于博弈理论的多属性双边匹配决策方法。鉴于双方评价形式的不确定及信息不对称，采用多种类型信息描述主体的异质偏好。相对于传统方法以双方整体收益最大为目标，所提方法剖析参与人双向选择下的策略行为及潜在收益，兼顾个体与整体收益最大为目标建模，并进一步证明所求的匹配方案为纳什均衡解。算例分析表明所提方法可反映参与人的真实选择，对匹配方案具有较好的解释力，可为利益相关者在不同情境下提供决策支持。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
胡昌平 邵其赶 孙高岭
本文以用户偏好对个性化信息服务的影响为切入点,通过网络环境下用户偏好形成和偏好对个性化信息服务的影响分析,对偏好引导下的用户个性化行为的特征、信息获取方式作了研究,提出了个性化信息服务改进的策略。
关键词：
个性化信息服务 用户偏好 信息需求
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
孔繁超
基于个性化信息服务中用户偏好随时间变化的特性,采用聚类、关联规则等技术,对用户偏好进行动态挖掘。通过追踪用户需求序列,最终产生Top-N产品推荐,旨在提高推荐系统的推荐质量。然后选取协同过滤算法作对照,并采用MovieLens站点提供的测试数据集。通过对召回率和精度两项指标的分析,表明该动态挖掘算法具有较高的推荐准确度和全面性。
关键词：
个性化信息服务 用户偏好 协同过滤
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
胡吉明
本文首先阐述了对分网络算法在社会化推荐中的应用,然后分析了社会化推荐的运作机理,构建了社会化推荐模型,最后从相似用户集构建、基于对分网络的用户偏好预测和算法评价3个方面,进行了基于对分网络的用户偏好预测实现研究。评价表明对分网络方法对用户偏好预测的效果较好。
关键词：
社会化推荐 对分网络 用户偏好 预测
[期刊] 现代管理科学
[作者]
李宝库 高玉平 郭婷婷
文章基于VAM模型,将用户感知价值分为功能价值、体验价值和安全价值三个维度,提出了感知价值影响用户移动个性化推荐采纳意愿的假设,采用实证调研的方法对假设进行了检验。结果表明:功能价值和体验价值均显著正向影响用户移动个性化推荐采纳意愿,安全价值的影响稍弱;在收益和损失方面,感知有用性、感知易用性、情境特性、感知费用和感知风险对不同维度感知价值的影响程度存在差异。
[期刊] 科技管理研究
[作者]
张喜征 蔡月月 罗文
针对创新社区日益增长的海量信息阻碍用户对知识进行有效获取和创造的现状,将模糊形式概念分析(FFCA)理论应用于创新社区领先用户的个性化知识推荐研究。首先识别出创新社区领先用户并对其发帖内容进行文本挖掘,得到用户-知识模糊形式背景,然后构建带有相似度的模糊概念格对用户偏好进行建模,最后基于模糊概念格和协同过滤的推荐算法为领先用户提供个性化知识推荐有序列表。以手机用户创新社区为例,验证基于FFCA的领先用户个性化知识推荐方法有助于满足用户个性化知识需求,促进用户更好地参与社区知识创新。
[期刊] 现代管理科学
[作者]
李宝库 高玉平 郭婷婷
文章基于VAM模型,将用户感知价值分为功能价值、体验价值和安全价值三个维度,提出了感知价值影响用户移动个性化推荐采纳意愿的假设,采用实证调研的方法对假设进行了检验。结果表明:功能价值和体验价值均显著正向影响用户移动个性化推荐采纳意愿,安全价值的影响稍弱;在收益和损失方面,感知有用性、感知易用性、情境特性、感知费用和感知风险对不同维度感知价值的影响程度存在差异。
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