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[期刊] 实验技术与管理
[作者]
房志明 吴鑫卓 林原 张昊男 于青 许侃
该文设计了一种可调参的混合推荐算法，将AUC-MF算法与基于专家画像及项目画像的抽取算法融合，以提高高校随机抽取评审专家的专业匹配度，解决数据稀疏和冷启动问题。该文以某高校近6年政府采购项目历史评审数据以及项目文本信息构建数据集，对算法进行验证，该算法可有效缓解高校自选评审专家过程中数据稀疏和冷启动问题，提高随机抽取专业匹配度。
关键词：
高校采购 专家推荐 矩阵分解 专家画像
[期刊] 工业工程
[作者]
王斐 吴清烈
大规模定制模式的兴起与发展有效缓解了用户对差异化、个性化产品的需求与追求定制化产品成本高昂之间的矛盾。为更高效地辅助用户在大规模定制过程中做出满意的产品定制决策,对传统面向大规模定制的推荐算法进行相应改进,并结合大规模定制的特征,提出基于用户画像的定制方案推荐算法。选用基于物品的协同过滤算法作为基础推荐算法,引入大数据工具——用户画像模型对初始推荐结果进行二次过滤,以改善传统协同过滤推荐算法易忽视用户自身兴趣偏好特征的问题,提高用户定制体验与推荐精准性。给出手机产品定制案例,对产生最终推荐结果的整个过程进行模拟与分析,验证该推荐算法的有效性和可行性。
[期刊] 现代情报
[作者]
王庆 赵发珍
用户画像作为大数据环境下的用户分析及服务设计工具,为图书馆开展个性化服务提供了新思路。文章概述了用户画像及其相关研究实践应用,并归纳了图书馆现有资源推荐服务现状,分析了图书馆用户画像数据源并构建了图书馆用户画像模型,最后提出并设计了从单用户和多用户角度分别推荐馆藏资源的模式,为大数据环境下面向用户的图书馆资源精准推荐提供参考。
关键词：
资源推荐 用户画像 精准推荐 图书馆资源
[期刊] 图书馆
[作者]
李丹 高建忠
面对图书馆信息过载的现状,如何构建用户画像,基于读者入馆行为数据为读者提供个性化的推荐服务,是图书馆实践大数据应用需要解决的问题。本文试图在图书馆广泛的读者行为框架中定位用户与应用系统的互动需求,探讨可以更好地在读者与INNOPAC等应用系统的互动关系中发挥良好作用的推荐方式。
关键词：
用户画像 推荐 读者特征 推荐服务
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
刘海鸥 孙晶晶 苏妍嫄 张亚明
[目的/意义]用户画像是通过深度挖掘用户人口统计学信息、消费行为、社会关系、情境信息而抽象出来的标签化画像,为揭示用户行为特征并进行个性化推荐提供了依据。[方法/过程]基于用户基本属性数据、用户行为属性数据以及用户情境属性数据抽象出了游客标签并进行了形式化表示,结合本体建模方法建立了游客的用户画像概念模型,在此基础上提出了基于用户画像的旅游情境化推荐模型并设计了一个景点推荐测试系统进行实验测试。[结果/结论]测试结果表明,基于用户画像的情境化推荐方法较好地融合了用户基本信息标签、行为信息标签与情境信息标签,获得了更优的推荐效果,验证了文章推荐方法的可行性。
关键词：
用户画像 旅游 情境分析 推荐服务
[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] 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] 情报理论与实践
[作者]
王益成 王萍
[目的/意义]构建以用户动态画像为基础的科技情报服务推荐模型以满足新时期科技情报用户对情报服务及时性、专业化与精准性的要求,更好地服务"双创"工程。[方法/过程]通过文献调研法分析情报3.0时期科技情报用户结构与需求变化,提出对科技情报用户动态画像分级架构的思想,进而借鉴其他领域对用户画像的实践应用,构建以用户动态画像为基础的科技情报服务推荐模型。[结果/结论]以用户动态画像为基础的科技情报服务推荐模型能够实现科技情报产品与用户之间的精准对接,增强用户粘性,更好地服务科技情报用户。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
景民昌 唐弟官 于迎辉
针对传统协同过滤推荐算法的不足,依据现实生活经验,认为在协同过滤推荐过程中考虑用户的专家信任因素十分必要。详细阐述专家信任的概念以及利用用户评分数据计算专家信任度的方法,提出一种基于专家优先信任的协同过滤推荐算法。在公开数据集GroupLens上的实验结果表明,该算法预测用户评分的精度和成功率都明显优于传统的最近邻法。
关键词：
协同过滤 信任度 最近邻 专家信任优先
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
陈海涛 宋姗姗 李同强
现有的基于用户的协同过滤推荐算法使用用户—项目评分矩阵计算用户的评分相似性作为用户的相似度,存在矩阵稀疏的问题,而且不能对用户的兴趣进行动态衡量。由此提出一种改进的基于用户的协同过滤推荐算法,通过历史数据计算用户对各类项目的购买数量比例矩阵,衡量用户对各类项目的兴趣;根据用户购买项目的时间的先后衡量用户兴趣的动态变化。融合以上两点得出用户兴趣相似性作为用户相似性的权重,改进的用户相似性计算方法避免了用户—项目评分矩阵的稀疏性和不能动态衡量用户兴趣变化的问题。采用Movie Lens数据集进行实验,结果表明该算法提高了推荐结果的准确性并且具有稳定性。
关键词：
协同过滤 用户兴趣 动态兴趣
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
贾凡 康舒雅 江为强 王光涛
近年来,公开披露的漏洞数量越来越多,推荐算法可以帮助软件安全人员和漏洞爱好者找到自己真正需求和感兴趣的漏洞信息。但是用户与漏洞的交互矩阵比经典协同过滤推荐算法所分析的交互矩阵有更强的稀疏性,严重影响了协同过滤推荐算法的使用效果。这也是将漏洞直接作为推荐项目所必须面对的主要挑战。为了解决这一问题,该文引入漏洞相似性计算方法,在基于内容的推荐算法中强调漏洞之间的普遍联系,从而解决推荐算法的交互矩阵高稀疏性、冷启动等问题。同时,充分考虑多类型用户的特点,最终形成了基于相似性的多用户漏洞推荐算法。通过在公开数据上的实验表明,该算法能够实现比传统协同过滤算法更佳的准确性和有效性。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
陈添源 梅鑫
［目的/意义］构建多源数据融合获得细粒度的用户画像标签，加强和提升服务场景的用户画像识别与精准推荐，对于洞察用户需求、开展群体精准营销、提高用户忠诚度等有着重要的参考意义。［方法/过程］融入服务场景构建多源数据融合的用户画像识别与推荐分析框架，以用户价值模型RFM重构表征用户行为的RFCLS标签，采用LDA模型提取用户资源使用偏好的文本语义标签，继而将用户属性、用户行为和资源使用偏好等多源异构数据汇聚成用户画像标签体系后，选取随机森林模型对不同标签组合展开用户画像识别的模型训练和分类性能评估。［结果/结论］实证研究表明，与单一的数值型或者文本型画像标签体系相比，多源数据融合的用户画像模型提升了用户画像识别和分类的精准度，有效支撑高校图书馆开展更为针对性的营销服务策略和个体精准化服务推荐。
[期刊] 图书馆学研究
[作者]
王顺箐
读者的个性化阅读体验越来越受到重视,因此图书馆在进行阅读推广方面可以尝试构建智慧型的推荐系统,从而把握读者的个人喜好和动态需求,打破无差别化推广的现状。智慧推荐系统以读者需求分析为核心模块,在数据采集的基础上整合用户画像、观点分析等主要流程,以提高阅读推广的成功率,促进知识价值的倍增。
[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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