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[期刊] 图书情报工作
[作者]
廖开际 叶东海 席运江
针对个性化知识服务不够准确和完整的问题,通过引入相关反馈技术构建个性化知识服务模型,并进一步改进Rocchio反馈算法,提出一种根据用户显性和隐性综合反馈度来动态更新用户模型库的相关反馈机制,以向用户提供更加准确、完整的个性化知识服务。实验证明引入这种反馈机制能够提高个性化知识服务系统的准确性和完整性,是可行和有效的。
关键词：
相关反馈 个性化 知识服务 用户模型
[期刊] 图书情报工作
[作者]
宋伟萍 杨建林
面对目前用户高效准确而又个性的信息需求,考虑在个性化的信息检索中运用相关反馈技术。从介绍相关反馈的研究现状及基本思想出发,在深入分析相关反馈的各种实现策略以及在不同系统中设计的差别后,提出完整的相关反馈技术和个性化信息检索结合的模型,最后讨论引入数据融合的思想来进一步改善反馈效果,以期实现检索系统性能的有效提高。
关键词：
相关反馈 个性化 信息检索 查询式修正
[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
焦玉英 袁静
由于web环境下用户的个性化需求具有易变性、动态性和情景敏感性等特征,个性化服务的提供越来越需要情景模型的支持。目前,基于情景模型的数字图书馆个性化服务主要通过个性化检索和个性化推荐两种方式实现。将情景模型运用于数字图书馆个性化服务,还需要注意和解决用户情景捕捉的准确性、服务提供的适用性、用户安全与隐私、用户模型与情景模型的结合以及数字图书馆各种资源的整合与集成等问题。图3。参考文献15。
关键词：
数字图书馆 个性化服务 情景模型
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
李菲
为掌握读者的信息需求规律与客户读者群的信息需求特征,文章基于读者信息需求数据,采用数据挖掘方法对读者借阅数据进行读者群体细分,寻找群体的行为特征,为读者提供具有针对性的创新服务。
关键词：
图书馆 用户服务 数据挖掘 分群
[期刊] 情报学报
[作者]
张玉峰 晏创业
个性化服务是网络信息服务的发展趋势。本文提出了个性化信息服务的逻辑模型 ,阐述了实现该模型的关键是构建个性化信息模型和用户模型 ,并分别介绍了构建这两个模型的方法以及信息Agent的作用
[期刊] 图书馆
[作者]
何晓庆 曾英姿 罗宏
从知识流角度入手,分析CASHL个性化服务的特点,研究CASHL知识横向流和知识纵向流。在知识流层面上分析CASHL个性化服务的影响因素,并提出如何深化基于知识流的CASHL个性化服务的措施。
关键词：
知识流 CASHL 个性化服务
[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] 开发研究
[作者]
刘奕君 刘畅 王浩鸣
本文在分析目前第三方物流运作环境的基础上,提出了一种自动收集企业用户的习惯并生成个性化特征的模型;通过对用户浏览互联网的记录,计算用户感兴趣的领域,同时根据所浏览页面的链接价值加以综合,得到用户的个性化特征,从而可以给用户提供个性化服务以提高企业的综合竞争力。
关键词：
第三方物流 特征向量 个性化 信息过滤
[期刊] 图书情报工作
[作者]
黄美君
论述如何在现有的信息服务技术条件下,构建一个信息资源集成化、网页定制化、服务一体化的个性化图书馆服务系统模型。用户利用该模型,可以组织、定制相关资源,组织收藏个人参考文献信息,设定各种信息通告,直接进入与自己相关的服务项目,使信息服务的全过程都可以集中在个性化图书馆界面中完成。
关键词：
图书馆 个性化服务 模型
[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] 软科学
[作者]
唐中君 龙玉玲
为平衡大规模定制生产中顾客满意度与产品维护成本之间的矛盾,提出了一种基于Kano模型的个性化需求获取方法。该方法首先运用Kano模型结合模糊聚类方法,对个性化需求进行识别与筛选,构建了产品的个性化需求层次模型;然后运用熵值法结合Kano模型,计算层次模型底层个性化需求项的权重,确定了个性化需求项的重要度排序。最后以手机产品为例,证明了所述方法的可行性和有效性。
[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] 图书馆学研究
[作者]
朱娟 唐晓波
大数据环境为个性化推荐提供了丰富的知识源,但是如何从中获取知识并通过融合转化成实现精准个性化推荐的情报,是亟待解决的问题。从知识科学的角度,以知识融合的三层模型为基础,本文构建了以数据层知识融合、模型层知识融合以及应用层知识融合为一体的个性化推荐模型。该模型融合了大数据环境下的多源信息,构建了基于用户、商品、情境本体的知识库,从消费价值的角度深度分析商品特征,挖掘用户偏好,构建了基于语义—信任—情境融合的用户偏好模型,并利用DS证据理论对传统协同过滤和知识过滤推荐算法进行融合,实现个性化推荐。
关键词：
个性化推荐 知识融合 消费价值 用户偏好
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