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[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] 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。
[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] 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] 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。
关键词：
社群挖掘 个性化推荐 情报学科建设
[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] 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] 图书情报工作
[作者]
李吉 黄微 郭苏琳
[目的 /意义]微博对用户获取信息和建立社交网络具有重要作用。提出一种基于相似度和信任度融合的微博内容推荐方法,能够从用户需求出发进行个性化微博内容推荐,对提高微博服务质量、改善信息过载问题具有意义。[方法/过程]基于相似度和信任度融合算法,构建微博内容推荐模型,以新浪微博为研究对象,采用编程方式获取汽车、体育、运动健身、互联网和财经5个领域的数据,展开用户相似度与信任度计算的实验分析和比较。[结果/结论]分析结果显示该方法可以有效表示和挖掘微博内容,改善微博推荐的准确性和用户满意度。
关键词：
相似度 信任度 微博 内容推荐
[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] 情报理论与实践
[作者]
吴树芳 高梦蛟 朱杰
[目的/意义]针对当前兴趣挖掘研究未考虑用户兴趣稳定性和未充分整合社交关系中的兴趣资源问题，提出了利用兴趣稳定且多维相似的重要社交兴趣资源挖掘用户兴趣的方法。[方法/过程]在构建用户社交网络的基础上，利用不同时间窗口的兴趣波动幅度计算关联用户的兴趣主题稳定度，并基于网络节点信息和连接关系，计算用户间的多维相似度。融合兴趣主题稳定度与多维相似度，获取用户的重要社交关系资源，实现对用户兴趣的挖掘。[结果/结论]实验采用新浪微博数据作为测试集，与已有方法相比，新方法可以有效提高兴趣挖掘效果。[局限]仅利用单一社交平台进行研究，未从多源数据中进一步探讨用户的兴趣变化。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
李红巍
为解决当前个性化推荐不能同时考虑用户兴趣点受时间和频率两个维度共同影响问题,提出一种基于本体相似度和时间衰减的动态个性化推荐算法。首先确定时间衰减函数来计算用户兴趣点的时间衰减规律,然后考虑不同兴趣点访问频率对兴趣点关注程度的影响,再次通过本体相似的综合算法解算推荐资源与关注目标资源的相似度,最后通过兴趣点更新权重与相似度的加成效果确定推荐资源的排序。实验结果表明该算法在整体上具有较好的综合性能,推荐资源的查准率和查全率均较高,算法的普适性和效果较好。
关键词：
个性化 推荐 相似度 本体 图书馆
[期刊] 情报学报
[作者]
王雪 查先进 梅潇 严亚兰
隐私担心是指移动社交媒体智能推荐用户在多大程度上感到其行为（行踪轨迹）受到违背意愿的观察或记录。本文利用扎根理论三级编码、结合隐私担心视角，探索了移动社交媒体智能推荐用户隐私担心和信息规避行为的新形态，构建了隐私担心视角下移动社交媒体智能推荐用户信息规避行为形成机理模型。研究结果发现，隐私担心包括信息收集、二次利用、被操控感、被窥探感和非自愿暴露，信息规避行为包括忽略信息、屏蔽信息、否认信息、转移注意力和清除行踪轨迹；隐私担心直接影响信息规避意愿和行为，也通过风险评估的中介作用间接影响信息规避意愿和行为；信息窄化会加剧隐私担心。本文的研究结果可为移动社交媒体智能推荐系统的运营方和用户提供有益参考，具有理论和实践意义。
[期刊] 软科学
[作者]
杨东辉 万杰 于光 刘金福 于达仁
将影响社会化推荐的三种因素分别量化，建立了与微博社会网络一一映射。然后，基于Ｋａｒｈｕｎｅｎ－Ｌｏéｖｅ（ＫＬ）变换方法，计算出了同一主题下积极性和消极性文本平均距离。最后，将社会网络信息与情感相似结合形成修正的情感相似度量方法，利用修正相似度方法构建了新的社会化推荐系统。基于微博数据的实证计算和分析显示：经过变换后的用户相似度可以得到不同程度的提高；利用修正相似度方法构建的微博社会化推荐系统更符合用户心理偏好。
关键词：
微博 社会化推荐 KL变换 相似度修正
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
周之诚
综合用户背景与资源特点,基于用户的协同过滤更适合高校图书馆在信息推荐中的应用。对其由于馆藏数字资源空间增大而导致推荐系统性能下降以及数据稀疏性问题,提出一种用户意图聚类的方法。通过运用K-m eans算法,对资源类别的意图特征值相似用户进行聚类,来提高推荐的实时性,降低数据稀疏性对信息推荐造成的影响。实验结果表明,基于用户意图聚类的协同过滤算法能有效提高推荐质量。
关键词：
数字资源 聚类分析 用户 协同过滤
[期刊] 情报科学
[作者]
熊回香 杨雪萍 蒋武轩 陆颖颖
【目的/意义】研究科研社交网站中的学者推荐有利于增强学术合作、提升科研人员学术交流,对科研工作具有深远意义。【方法/过程】从学者知识结构和学术行为网络两个维度出发,构建基于相似兴趣的学者推荐模型,挖掘分析学者知识结构特征、学者间合作网络、机构间合作网络关系,计算学者在这三个层面上的相似度并进行整合实现学者推荐。最后以百度学术学者主页数据为例验证模型的可用性与有效性。【结果/结论】结果表明:模型能够有效解决科研社交网站信息过载和不对称的问题,满足可操作性和推荐结果有效性。
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