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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
刘韵毅 梁樑
本系统基于模糊联想记忆神经网络,建立偏好评价模型,根据用户偏好对搜索引擎搜索到的候选文献进行评级,为用户推荐偏好值高的文献。本系统的学习模块采用PCA-CG算法和误差反向传播算法,以用户阅读过的基准文献和其对应评级作为训练样本,对用户偏好进行学习;推理模块根据学习到的模糊规则和隶属函数来计算候选文献的偏好值,并以偏好值排序,把偏好值高的文献推荐给用户。把该模型应用于信息技术类文献的检索,实验表明系统提供的推荐文献具有较高可信度。
[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] 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] 情报理论与实践
[作者]
李亚梅 秦春秀 马续补
[目的/意义]针对当前数字图书馆科技文献现有推荐方法中存在的语义缺失、情境缺失及潜在偏好挖掘不足等问题,提出基于科研人员情境化主题偏好的科技文献协同推荐方法。[方法/过程]首先基于情境感知技术识别科研人员情境信息,其次引入文本语义技术LDA主题模型挖掘科研人员的初始情境化主题偏好,继而根据科研人员情境的相似度与协同过滤思想扩展科研人员的情境化主题偏好,最后基于融合后的科研情境化偏好构建满足科研人员情境化需求的科技文献推荐列表。[结果/结论]实验结果表明,文章提出的基于科研人员情境化主题偏好的用户模型,能够较好地预测科研人员偏好,推荐效果更佳。
[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] 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] 图书情报工作
[作者]
沈敏 杨新涯 王楷
[目的/意义]针对大数据环境下高校图书馆检索系统的信息超载问题,提出一种机器学习方法,为用户提供个性化的偏好检索服务。[方法/过程]通过提取用户检索行为大数据中的用户特征,利用监督机器学习方法,在线学习可随用户偏好同步变化的自适应检索模型,预测用户对文献的选择概率,优化检索结果的排序。[结果/结论]设计出用户偏好检索原型系统,介绍用户偏好检索系统工作流程,对比分析系统效果,并对系统进行客观评价。
关键词:
机器学习 高校图书馆 用户偏好 偏好检索
[期刊] 图书情报工作
[作者]
沈旺 马一鸣 李贺
[目的/意义]对基于情境感知的用户推荐系统研究进展进行调研和总结,探讨其存在的问题,指出未来的研究趋势和挑战。[方法/过程]采用文献分析方法,从基于情境感知的用户推荐系统框架角度,分析各功能模块的实现技术和方法,并进行归类总结。[结果/结论]提出用户情境检测、获取和计算、情境不一致检测和解决方案、用户情境建模、情境感知推理、情境感知推荐过程的未来研究热点。本研究有助于全面了解基于情境感知用户推荐系统的概貌、涉及的关键技术及主要方法。
关键词:
情境感知 推荐系统 用户推荐
[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] 图书情报工作
[作者]
徐勇 华文立 沈小玲 司凤山 周善英
针对已有科技文献查询方法往往会遗漏"特征字符不同、但语义相似"的推荐对象的问题,从特征词语义角度研究用户兴趣偏好、科技文献特征的表示方法;提出考虑语义的科技文献与用户兴趣偏好相似性度量方法。在分析个性化科技文献查询推荐业务流程的基础上,设计个性化科技文献查询推荐原型系统ALRS,介绍ALRS的设计思路、功能模块;分析该系统核心算法CGR算法的关键数据结构;详细讨论CGR算法中"基于概念泛化的相似性度量方法"的设计思路,并给出实现该原型系统的核心代码及执行示例。
关键词:
科技文献 推荐系统 概念泛化 相似性度量
[期刊] 图书情报工作
[作者]
滕广青 陈思 常志远 姜博 刘雅姝 赵汝南 张利彪
[目的 /意义]用户认知能够影响客观知识之间潜在的关联关系,研究Folksonomy模式中用户与标签之间的偏好关系有助于揭示认知与知识之间的互动关系及其模式规律,并为人文因素影响下的知识组织提供参考。[方法 /过程]基于标签与用户的隶属关系构建"标签-用户"2-模网络,采用多变量的对应分析方法,基于联合空间距离位置对用户与标签间的偏好关系进行分析。[结果 /结论]研究表明,用户与标签的偏好关系与联合空间中的位置和2-模网络的中心度具有相关性,在偏好问题上不会有群体极化现象发生,群体决策的科学性得以保障。
[期刊] 情报学报
[作者]
黄传慧
系统地梳理国内外基于情景化用户偏好的学术信息行为的文献,旨在对在该领域的进一步系统研究提供借鉴和参考。采用综合、归纳、比较等方法,分为概念研究、理论研究、研究视角和研究方法、应用研究四部分进行述评。其中概念研究分为情景化、用户偏好、学术信息概念分别述评;理论研究分为情景化、学术信息行为、基于情景化与用户偏好的学术信息行为进行述评;应用研究分为情景感知服务、基于情景化用户偏好的信息获取和知识获取服务、基于情景化用户偏好的信息推荐服务三部分进行述评;在梳理现有研究的基础上,需要加强对基础理论体系、用户的情景化偏好数据获取、基于情景化用户偏好的信息服务模式的理论研究,以及注重国内外成功的实践案例研究。
关键词:
情景化 用户偏好 学术信息行为 述评
[期刊] 图书情报工作
[作者]
刘启华
提出一个移动互联网环境下用于个性化信息服务的基于情境历史的移动用户偏好挖掘方法,并构建移动旅游信息推荐原型系统CAMTRS。实验结果显示:该方法能较好地获取移动互联网环境下用户的需求偏好,有助于改进个性化推荐系统的预测效果。
关键词:
情境历史 情境感知 移动互联网 用户偏好
[期刊] 图书馆学研究
[作者]
张麒麟 姜霖
每年发布的各种"好书榜单"已经大大超过了普通读者的阅读量,即图书在专家筛选后仍然存在信息过载的问题,需要进一步结合专家意见、群体智慧和个性化需求,构建更准确的基于文献内容的阅读推荐机制。文章引入了专家书目维、协同过滤维和情感分析维,通过"引入权重值—加权求和—计算比值"的算法步骤,分别得出专家推荐指数、协同推荐指数和情感推荐指数。文章认为该图书推荐机制既考虑了社会主流价值观的要求,也匹配了读者的个人阅读口味,能够把真正适合的好书推荐给读者。
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