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[期刊] 图书馆论坛  [作者] 李健  李雪梅  
数字图书馆的个性化服务是基于定制动态资源中相关用户兴趣的信息检索或过滤即信息收集个性化。由于用户的兴趣是随时变化的,其工作背景也描述了用户访问数字图书馆时当前的信息需求,因此信息收集个性化的重点是要捕获基于用户兴趣和工作背景的信息需求,以提供个性化检索和过滤。
[期刊] 图书馆杂志  [作者] 郭家义  
数字图书馆个性化服务是以分析用户的信息行为为基础的,本文探讨了数字图书馆提供个性化服务过程中用户兴趣的获取与分析,各种信息获取方式的优缺点,以及分析用户信息行为时应该注意的问题。
[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] 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] 图书馆论坛  [作者] 胡慧丽  
个性化信息服务是当前的主流信息服务模式,如何为用户提供更准确有效的信息服务是当前重点研究问题。文章从个性化信息服务和用户的信息心理谈起,分析了用户信息心理对信息服务中信息资源组织和用户信息行为的影响,最后从用户信息心理角度对数字图书馆MyLibrary进行分析,对MyLibrary的个性化信息服务提出了相应的建议。
[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。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 李月琳  张佳  
文章在综述用户模型的获取、组成、构建3个方面研究的基础上,以用户的任务为出发点,构建基于任务的用户模型,并阐明该用户模型的构成。文章指出未来需解决的关键问题,以更好地支持个性化信息检索的实现。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 王刚  郭雪梅  
[目的/意义]将基于时间信息的用户兴趣序列引入推荐方法之中可以动态获取用户的兴趣偏好,提高推荐质量。[方法/过程]首先,通过用户对资源的访问顺序得到用户兴趣序列,并提取用户访问记录之间的最长公共兴趣子序列(LCISS)和全部公共兴趣子序列(ACISS),以此为基础计算用户之间的兴趣序列相似性;然后对用户行为量化,得到用户—项目评分矩阵;最后,将用户兴趣序列相似性与用户相似性度量相结合,提出了基于用户兴趣序列的改进协同过滤推荐方法。[结果/结论]文章提出的方法与基于用户协同过滤推荐和混合推荐方法在实验数据集进行比较,实验结果发现该方法在推荐效果上优于对比方法。此外,通过实验数据分析了推荐方法中的参数取值对推荐效果的影响。[局限]由于动态获取用户兴趣序列的变化,使得当用户数量及访问资源增多时,推荐的时间复杂度上升。
[期刊] 中国图书馆学报  [作者] 张树良  冷伏海  
Web环境下服务和用户都极具目标指向性与高度个性化,因此对任何一个服务方而言,对用户个性化信息的抽取均是不可回避的关键环节,关系到服务方对用户个性化信息的预知和占有直至其个性化服务的最终实现。基于外部链接、资源整合、情景关注系统和本体系统等4种不同层次是实现Web个性化服务的方式。个性化Web服务系统的实现不仅是WIS发展的要求,而且也是当前有效减轻用户负担、促进WIS应用拓展的理想途径。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 陶剑文  
解决用户的模糊查询问题一直以来是信息检索领域研究的热点。为了解决不同用户间的查询差异,一种称为个性化搜索的技术得以提出,其通过获取用户的喜好来识别查询意图,但研究发现很少有用户愿意直接或间接提供个人信息。本文提出一种基于用户点击历史信息自动获取用户兴趣进而对搜索结果进行个性化呈现的Web搜索系统架构。基于主题相关PageRank技术,设计了用户兴趣学习算法和个性化搜索页面排序算法。实验表明该算法能有效学习用户的兴趣信息,提高了个性化Web搜索质量。
[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] 中国成人教育  [作者] 齐建萍  
根据学习者个人的学习兴趣,构建个性化的数字化终身学习模式,找到适合每个人的不同的学习资源和学习方式,成为越来越多的教育工作者以及不同学者越来越关注的问题。针对这些问题,对数字化学习资源个性化建设的影响因素、结构基础与目标特征进行了一系列剖析,并提出了数字化学习资源的个性化建构的基本策略。研究认为,基于个人终身学习的视角,数字化个性学习资源的建设应该以交互式学习为逻辑起点,完善数字化个性学习资源的规划与配置调控,并制定与学习者个性需求匹配的数字化学习资源,才能促进个人终身化学习的有效实现。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 覃熙  曹红兵  
文章通过问卷调查法对广西民族大学和广西大学的图书馆用户进行信息行为调研,旨在解决以下3个问题:用户对当前高校图书馆个性化服务的使用情况及满意度;不同用户在使用文献信息资源时呈现出的信息行为特点和规律;在新信息环境下,高校图书馆个性化信息服务如何变化以适应用户信息需求的变化。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 张继东  李鹏程  
文章提出移动融合的概念,构建了在移动融合下为社交网络用户推荐个性化信息服务的模型,能够快速而准确地从海量信息中为移动社交网络用户提供所需要的服务。通过LBS服务与社交网络融合所产生的地理社交数据等信息提取用户行为特征,继而为用户匹配与特征相符的个性化服务,最后探讨了移动融合目前所面临的问题与挑战。
[期刊] 图书馆杂志  [作者] 张冬梅  
本文论述了Web用户信息挖掘的内容和用户访问模式挖掘的实现方法,从几个方面分析了Web用户访问模式的发现技术在个性化定制服务中的应用。展望了Web访问信息挖掘技术的成熟对提高个性化定制服务水平的前景。
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