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[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] 情报理论与实践
[作者]
卞艺杰 赵喆 张庆龙 陶飞飞 邹银马
针对机构知识库资源推荐准确率低的问题,提出基于本体加权向量模型的改进方法,并使用此方法表示机构知识库用户模型,进而给出基于隐性信息和显性信息的兴趣权重计算公式,提出了个性化推荐的总体架构。通过实例验证,该模型在个性化推送系统中的应用可提高系统查全率和查准率。
关键词：
本体 资源推荐 用户模型 机构知识库
[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] 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] 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] 情报科学
[作者]
崔金栋 杜文强 关杨 罗文达
【目的/意义】随着LDA模型成为微博信息推荐的主要工具,众多的LDA演化模型的使用问题成为研究者亟待解决地问题。【方法/过程】首先,从演化发展角度对LDA模型运行机理进行了解析,揭示了模型使用的先决条件和算法内涵;其次,从不同需求的视角揭示了RB-LDA、RT-LDA、C-LDA、MB-LDA等扩展模型对LDA模型的功能性补充;最后,提出LDA模型的技术演化方向。【结果/结论】结果表明可利用微型本体来提升语义性、利用多种模型融合来提升精度、利用大数据来提升数据质量是LDA模型未来的演化方向,可使LDA模型
关键词：
LDA 模型融合 本体 大数据
[期刊] 工业工程
[作者]
禹春霞 李南南
基于协同过滤推荐技术,构建了面向燃气具的用户个性化推荐模型。首先,根据用户注册信息与评分信息获取目标用户的相似用户以及偏好产品集;然后,根据目标用户的购买偏好确定产品的评价指标,并对偏好产品集进行评价。最后,通过算例分析证明了提出模型对燃气具个性化推荐的可行性和推荐结果的有效性。
关键词：
燃气具 协同过滤 冷启动 个性化推荐
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
宋媛媛 孙坦
个性化推荐系统已成为图书馆提供个性化服务的重要手段,而用户模型则是个性化推荐系统的基础和核心。然而基于关键词的用户模型已经不能够适应用户的个性化信息需求,本文提出了基于 ontology 的用户模型的设想。
[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] 商业经济研究
[作者]
方闽江
近年来，移动电子商务迎来了强劲的发展势头，给用户带来了更为便捷化、多样化的购物体验，线上交易已经成为人们消费的主要模式。与此同时，随着移动电子商务规模逐年扩大，电商平台与商家数量也在急剧增长，如何找到满足用户兴趣的移动电子商务个性化推荐路径至关重要。因此，本文立足于用户兴趣视角，在论述移动电子商务个性化推荐现状与基本理论的基础上，引入基于移动电商用户兴趣的三维空间模型，探讨在该模型基础上实现移动电子商务个性化推荐的路径。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
蒋武轩 易明 汪玲
[目的/意义]基于社交网络用户短期兴趣和长期兴趣，挖掘用户不同时间窗口下长短期兴趣，能够提高用户兴趣发现的准确性，解决推荐系统不能适应用户兴趣变化的问题。[方法/过程] 通过对社交网络用户兴趣的研究发现，社交网络用户兴趣可以分为短期兴趣和长期兴趣，据此构建融合用户兴趣漂移特征的个性化推荐模型。采用时间窗口的方法挖掘用户短期兴趣， 利用遗忘曲线跟踪用户长期兴趣变化。在此基础上对用户进行聚类，根据用户聚类结果为用户推荐兴趣相似用户。并以微博真实数据为例进行实证。[结果/结论]融合用户兴趣漂移特征的个性化推荐模型能够较准确的发现用户兴趣漂移特征，满足用户个性化信息需求。[局限]本文仅使用“微博”这一应用广泛的网络社交平台进行实证，未能从多个网络社交平台进一步验证模型的可行性和准确性。
[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] 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] 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] 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
文献操作()
导出元数据
文献计量分析
导出文件格式：WXtxt
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