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[期刊] 图书情报工作
[作者]
丁梦晓 毕强 许鹏程 李洁 牟冬梅
[目的/意义]针对当前知识发现服务中存在的个性化程度不高和推荐效果不佳等问题,提出一种基于用户兴趣度量和内容分析的推荐算法。[方法/过程]文章通过特征词分布、LDA主题分布、引文结构网络三个维度构建学术资源模型,并通过对用户行为的度量,计算用户对其浏览学术资源的兴趣度,结合学术资源模型构建用户兴趣模型。将用户兴趣模型与学术资源模型匹配,计算其相似度,得到用户对每条学术资源的兴趣值,最后将兴趣值最高的TOP-N学术资源推荐给用户。[结果/结论]通过实验检验算法的有效性和推荐准确率,结果显示,本文从实时动态度量兴趣的角度,提出的推荐算法能较好地预测用户兴趣,推荐效果显著,为实现发现服务精准推荐提供思路。
关键词：
用户兴趣 内容分析 发现服务 精准推荐
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
曾子明 金鹏
针对用户的兴趣变化具有时间敏感性特点，文章提出基于用户兴趣变化的数字图书馆知识推荐模型。首先融合标签和时间等因素，通过用户使用标签的频率以及对资源的标注时间等信息构建用户－资源评分矩阵；然后结合协同过滤算法，计算目标用户最近邻从而完成知识推荐，并在此基础上设计个性化知识推荐服务模型；最后探讨系统知识推荐服务机制及其应用。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张晗 毕强 李洁 丁梦晓
[目的/意义]缓解精准推荐服务存在的供需矛盾,实现数字图书馆供给侧服务创新。[方法/过程]首先将用户画像置于数字图书馆特定领域中,解读用户画像的需求和功能,并作为数字图书馆精准推荐服务体系构建的基础。其次根据大数据时代创新的"四化"要求,结合体系的组成要素,从数据模块、推荐模块和用户模块对数字图书馆精准推荐服务体系进行层级建构。[结论/结果]在积累用户数据—挖掘用户数据—分析用户数据—利用用户数据层层递进中实现数字图书馆的精准推荐服务体系的创新。
关键词：
用户画像 数字图书馆 精准推荐 服务创新
[期刊] 图书与情报
[作者]
张钧
人工智能技术发展,驱动着图书馆的知识服务向着个性化、精准化方向发展。文章在概述知识发现和用户画像的基础上,构建了图书馆读者用户画像,以此构建了基于用户画像的图书馆知识发现服务模型。分析发现,基于用户画像的图书馆知识服务,能在服务的个性化、精准化方面有着一定的优势,能够提升图书馆知识服务体验。
[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] 图书馆工作与研究
[作者]
王慧
本文通过全面深入剖析用户利用数字图书馆的所有知识行为,详细阐述了用户浏览行为数据的采集、知识行为数据的整理与构建,并具体展示了个体用户与群体用户兴趣分析的实例,对基于数字图书馆浏览行为的用户兴趣研究具有一定的指导意义。
关键词：
数字图书馆 知识发现 用户行为
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
胡玉婷 黄晨
当前我国工程科技领域存在海量数据,如何整合现有数字资源,用知识发现技术辅助专家学者发现当前各领域研究热点具有重要意义。文章通过计算关键词之间的直接关系和隐语义关系,提出了一种基于贝叶斯统计推断的关键词联想算法。解决了知识发现系统中的用户行为信息缺失和共现稀疏等推荐难题。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
纪征
介绍用户兴趣模型、推荐系统以及协同过滤推荐技术、基于内容、基于人口统计、基于知识、基于效用、基于关联规则的推荐技术等主流推荐技术,并对六种推荐技术从应用角度进行深入比较研究,最终提出将协同过滤推荐技术、基于关联规则的推荐技术与基于效用的推荐技术综合运用的组合推荐技术的构思,认为应当构建以用户为中心、基于用户兴趣模型的推荐技术。
关键词：
电子商务 兴趣模型 推荐技术 用户模型
[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] 图书情报工作
[作者]
裴倩 罗华荣 王玉平
从推荐服务存在的问题和机会发现在弱信号、隐性知识方面的优势出发,探讨机会发现在拓展数据分析、发现隐性信息和满足用户长尾需求方面的作用。通过对机会和用户的持续关注,准确把握用户需求,提高人机交互在推荐中的关键作用,从而改善推荐服务质量。
关键词：
机会 机会发现 推荐服务
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
陶兴 张向先 郭顺利
[目的/意义]通过密度峰值聚类算法(DPCA)对社会化问答社区用户生成答案进行知识聚合与主题发现。[方法/过程]利用TextRank方法挖掘用户生成答案中的关键词集合,再利用DPCA对关键词集合进行凝聚,最后进行可视化词云展示。[结果/结论]与传统聚类算法对比,DPCA能获得更加准确的聚类数目,簇类内的关键词更加凝练,知识主题更加明确。文章通过聚合服务,自动化地发现社会化问答社区中的知识主题,进一步提高了社会化问答社区中的用户交流方式和知识服务水平。[局限]用户生成答案缺少标准实验参考集,聚类结果测度有待完善。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张建伟 李月琳 张泰瑞
[目的/意义]“推荐交互行为”特指用户在信息检索过程中与系统提供的推荐功能进行交互的行为。揭示用户检索行为与推荐交互行为之间的关系，为改善知识服务平台的推荐算法提供实证参考。[方法/过程]以CNKI和ScienceDirect为实验平台，采用实验研究方法开展用户研究，招募36位实验参与者，利用Morae软件采集用户的交互行为数据，并进行分析。[结果/结论] 6种检索行为与用户推荐交互行为具有相关性，且构建查询、浏览文献详情页面、在线阅读文献及下载文献对用户的推荐交互行为具有不同程度的影响，包括影响用户使用推荐次数、浏览推荐文献详情页面、在线阅读推荐文献和使用推荐总时长。
关键词：
知识服务平台 检索行为 推荐交互行为
[期刊] 情报学报
[作者]
李成赞 黎建辉 王学志 沈志宏 杜一
科学数据是科研活动的输入和产出,是科技创新的核心驱动要素。科学数据只有开放共享、广泛传播才能使其价值最大化,然而当前数据出版物的利用率和传播效率整体偏低。为了加速科学数据的传播和重用,提升科学数据的开放共享成效,本文提出了一种基于引文网络社区发现的数据推荐方法。该方法在构建"数据集-论文-作者"之间关联网络的基础上,利用Louvain算法,从合著、共引和耦合三种关联方式分别进行社区发现,然后结合TF-IDF(term frequency-inverse document frequency)及余弦相似度算法,计算数据集与学术论文的相似性,并以此构建数据集与论文所在社区之间的关联,并进行数据集推荐。实验结果证明,基于引文网络社区发现的数据推荐方法,能够有效地发现对数据集潜在感兴趣的论文或作者。同时,发现在数据推荐效果的贡献度和稳定性方面,基于耦合关系的社区发现表现最优,合著关系次之,而引用关系则受出版时间长短和被引次数的影响导致推荐效果差异较大。
关键词：
数据推荐 引文网络 社区发现 相似性度量
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
谭春辉 涂瑞德
[目的/意义]为提高群组推荐准确率和可解释性，针对现有的群组推荐方法较少关注群组内核心用户对群体兴趣的影响，综合考虑群组整体兴趣和群组内核心用户对其他用户的影响，提出融合群体兴趣和核心用户影响的群组推荐方法。[方法/过程]首先，借鉴h指数思想计算群组内每个用户的影响力，识别群组内核心用户；其次，利用LDA主题模型进行群体兴趣建模和核心用户兴趣建模；最后，综合考虑群组中用户自身兴趣和其受核心用户影响而产生的兴趣进行资源推荐服务。[结果/结论]对微博数据进行实证，验证了此方法的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王明佳 韩景倜
文章针对传统推荐系统在数据稀疏性情况下用户相似性度量精度不高的问题,提出了一种多维度用户相似性度量的协同过滤算法。首先根据用户-项目打分矩阵,考察用户共同评分项目数和用户活跃度对用户相似的影响,并计算用户的相似度;然后通过修正皮尔逊用户相似性计算用户的相似性;最后通过一个权值来控制两者的重要程度,综合计算用户的相似性。研究结果表明权重系数为0.4,即修正的皮尔逊用户相似性的占的比重较大时,推荐系统的推荐质量最好;同时多维度用户相似性度量的协同过滤推荐算法在MAE、召回率RE和准确率三个方面都要优于经典的余弦相似性协同过滤算法以及皮尔逊相似性协同过滤算法。
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