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[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] 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。
[期刊] 南开管理评论
[作者]
廖觅燕 方佳明 杨晶晶 Md Altab Hossin
App推荐算法在实现用户和推荐内容精准匹配的同时也会导致“信息茧房”效应，加剧用户疲惫体验。基于用户应对过程理论，本研究将app用户的失实交互行为视为用户应对推送内容疲惫的一种重要“技术适应”，构建了移动app场景下算法推荐内容相似性用户应对模型。通过访谈和多轮问卷调查分析，结果发现：算法推送内容相似性导致的疲惫体验与知觉控制感共同决定了app用户随后采取的应对努力策略。问题聚焦应对正向促进了失实交互行为，而情绪聚焦应对则对失实交互行为具有负面影响。失实交互行为中介了问题聚焦应对与情绪聚焦应对行为对用户app持续使用的影响。研究结果打开了用户疲惫体验与产品持续使用之间的理论黑箱，丰富和拓展了现有在线用户疲劳感研究和用户适应应对理论。研究结果对移动端推荐系统的开发与改进具有实践参考价值。
[期刊] 外国经济与管理
[作者]
王永贵 刘冬梅
本文基于社会影响理论,通过3个实验考察了突出用户之间相似性的框架和突出产品之间相似性的框架对消费者点击意愿的影响,并剖析了感知产品匹配性在其中所发挥的中介效应以及产品类型和推荐数量在其中所扮演的调节角色。研究表明：与突出产品之间相似性的框架相比,突出用户之间相似性的框架会使消费者产生更高的感知产品匹配性,进而增强其点击意愿。但这种框架效应会受到产品类型的调节作用：对于享乐型产品而言,突出用户之间相似性的框架往往更加有效；而对于实用型产品而言,突出产品之间相似性的框架则更加有效。而且推荐解释的框架效应只有在推荐数量为一个时才发生；当推荐数量为多个时,感知产品匹配性和点击意愿在两种推荐解释框架条件下均无显著差异。本文不仅推进了个性化推荐方向的研究,也拓展了社会影响理论和框架效应理论在市场营销领域的应用研究,并为企业实施个性化推荐策略提供了重要的实践启示。
[期刊] 外国经济与管理
[作者]
王永贵 刘冬梅
本文基于社会影响理论,通过3个实验考察了突出用户之间相似性的框架和突出产品之间相似性的框架对消费者点击意愿的影响,并剖析了感知产品匹配性在其中所发挥的中介效应以及产品类型和推荐数量在其中所扮演的调节角色。研究表明：与突出产品之间相似性的框架相比,突出用户之间相似性的框架会使消费者产生更高的感知产品匹配性,进而增强其点击意愿。但这种框架效应会受到产品类型的调节作用：对于享乐型产品而言,突出用户之间相似性的框架往往更加有效；而对于实用型产品而言,突出产品之间相似性的框架则更加有效。而且推荐解释的框架效应只有在推荐数量为一个时才发生；当推荐数量为多个时,感知产品匹配性和点击意愿在两种推荐解释框架条件下均无显著差异。本文不仅推进了个性化推荐方向的研究,也拓展了社会影响理论和框架效应理论在市场营销领域的应用研究,并为企业实施个性化推荐策略提供了重要的实践启示。
[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] 企业经济
[作者]
余臻 李保珍
社会化学习是一个重要的社会现象,着眼于观察学习和自我调节在引发人的行为中的作用,重视人的经济行为和环境的相互作用,引起经济学家的重大兴趣。在新的网络环境下,多用户参与的协同标注能够较充分体现主动性和社会性等特征,并由此在多用户之间形成协商和协作,以及具有博弈性和动态性的协同效应。
关键词：
多用户 协同标注 社会化学习
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
唐晓波 肖璐
用户兴趣本体弥补了基于关键词的用户兴趣模型不能从语义上表达用户兴趣的缺陷,但大多是利用领域本体来构建,很难反映用户多方面和潜在兴趣,并且构建领域本体也是一个难点。本文据此提出一种基于词汇同现的用户兴趣本体构建方法。根据网页浏览记录找到用户兴趣网页集,经过数据处理将其转换成用户兴趣文本集。以TFIDF为指标抽取概念,词汇同现统计提取概念间关系,运用无尺度K-中心点聚类算法对其调整,将有关联用户的本体合并得到多用户本体,该本体能在语义上更全面反映用户兴趣并发现潜在兴趣。
关键词：
用户兴趣 本体构建 词汇同现
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
余以胜 陈咏晖
[目的/意义]挖掘潜在好友关系并进行精准的好友推荐服务,已成为社交网络领域研究的热点,基于用户属性—关系相似度的好友推荐模型研究旨在增强用户忠诚度以及在线社区活跃度,提升社区的信息服务准确性和效率。[方法/过程]通过融合用户链接关系与属性特征,提出用户属性—关系相似评价体系;采用因子分析法,计算得出各项目权重以及综合得分;据此构建社交网络相似度矩阵,基于派系划分方法,对用户进行划分分区,最终实现好友推荐服务。[结果/结论]实验结果表明,运用派系划分的基于用户属性—关系推荐模型在推荐列表长度受限情况下的整体表现较优,有效提高推荐精准度。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
周奇 陆敬筠 朱晓峰
社交网站与电子商务网站逐步实现信息共享，电子商务网站利用社交网站信息可以增强信息推荐的准确性与可信性。文章提出一种利用社交网站的用户社交网络及博文信息实现基于社交团体和用户相似度的信息推荐方法，该方法利用ＣＮＭ算法发现用户所处的社会团体，通过基于语义信息的文本相似计算方法计算微博文本相似度，最后，在社团发现和文本相似度计算的基础上计算用户对项目的预测评分，实现信息推荐，并通过线下模拟实现测试该方法的有效性。
关键词：
社交团体 用户相似度 信息推荐
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
李陶深 刘青 黄汝维
为解决云环境下多用户共享、隐私安全和密文计算等问题,该文提出一种适用于云环境的基于代理重加密的多用户全同态(proxy re-encryption-based,multi-user,fully homomorphic encryption scheme for cloud computing,PREBMUFHE)加密方案。该方案使用不同的公钥对不同用户的密文进行加密,使得不同用户密文满足密文独立和不可区分性。为了使2个用户之间的密文运算结果满足全同态性,当密文上传到云端时,由云服务提供商(cloud se
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
潘浩 高英铭 潘尔顺
在常用评论特征的基础上,提出了一种基于搜索引擎(如百度)的文本相似性方法获取评论与产品标题之间的相似性,并作为新的评论特征建立评论推荐模型。实验证明,引入评论与产品相似性特征可明显改进评论推荐机制的有效性,同时文本相似性评价的准确性可以借助搜索引擎得到较大提升。
[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] 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] 情报理论与实践
[作者]
张继东 蔡雪
[目的/意义]通过拓展用户潜在好友关系,提高移动社交网络中好友推荐效率及好友信息服务推荐的准确性和可信性。[方法/过程]首先,构建基于社区划分和用户相似度的好友信息服务推荐模型;其次,基于用户交互级别、用户专业知识水平、信任程度对社区进行划分,并基于用户关系和用户兴趣计算用户相似度;再次,融合社区划分和用户相似度实现好友及信息服务的推荐;最后,通过实验验证了推荐方法的准确性。[结果/结论]模型实现了移动社交网络用户的好友准确推荐及信息服务精准可信赖推荐,更好地服务并满足用户多样性需求。
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