- 年份
- 2024(7077)
- 2023(10269)
- 2022(8119)
- 2021(7600)
- 2020(6356)
- 2019(14215)
- 2018(14196)
- 2017(27945)
- 2016(14588)
- 2015(16457)
- 2014(16234)
- 2013(15317)
- 2012(13379)
- 2011(11566)
- 2010(10915)
- 2009(9748)
- 2008(9117)
- 2007(7688)
- 2006(6476)
- 2005(5320)
- 学科
- 济(60471)
- 经济(60305)
- 管理(43694)
- 业(41359)
- 企(35166)
- 企业(35166)
- 方法(30529)
- 数学(25979)
- 数学方法(25594)
- 中国(17088)
- 农(16980)
- 财(16340)
- 业经(15691)
- 务(11192)
- 理论(11177)
- 财务(11141)
- 财务管理(11120)
- 农业(11089)
- 企业财务(10669)
- 地方(10629)
- 和(10511)
- 学(10126)
- 制(9475)
- 技术(9253)
- 贸(8933)
- 贸易(8930)
- 易(8701)
- 信息(8404)
- 环境(8305)
- 产业(8226)
- 机构
- 大学(196216)
- 学院(194886)
- 管理(82708)
- 济(80483)
- 经济(79095)
- 理学(72577)
- 理学院(71920)
- 管理学(70628)
- 管理学院(70248)
- 研究(57206)
- 中国(42738)
- 京(38795)
- 财(36479)
- 科学(33521)
- 财经(30325)
- 中心(28633)
- 经(27789)
- 业大(27181)
- 江(26964)
- 农(26524)
- 经济学(25441)
- 所(25248)
- 范(24939)
- 师范(24708)
- 研究所(23097)
- 经济学院(23065)
- 北京(22928)
- 财经大学(22894)
- 商学(21593)
- 州(21411)
- 基金
- 项目(142487)
- 科学(115185)
- 基金(107019)
- 研究(105847)
- 家(91818)
- 国家(91090)
- 科学基金(81169)
- 社会(71661)
- 社会科(67119)
- 社会科学(67099)
- 基金项目(56966)
- 省(54688)
- 自然(51554)
- 自然科(50476)
- 自然科学(50467)
- 自然科学基金(49578)
- 教育(49062)
- 划(45577)
- 编号(43342)
- 资助(41960)
- 成果(34008)
- 部(31953)
- 重点(31389)
- 国家社会(30368)
- 创(30037)
- 发(29780)
- 教育部(28468)
- 人文(28114)
- 创新(28043)
- 项目编号(27729)
共检索到268169条记录
发布时间倒序
- 发布时间倒序
- 相关度优先
文献计量分析
- 结果分析(前20)
- 结果分析(前50)
- 结果分析(前100)
- 结果分析(前200)
- 结果分析(前500)
[期刊] 图书情报工作
[作者]
王军 张子柯
认为社会化标签没有特定的组织结构,标签的质量也会有优有劣。此外,同一个社会化标签对不同的人重要程度不尽相同。首先利用信息熵来刻画社会化标签对用户的重要性,然后将基于社会化标签信息熵算法和经典的协同过滤算法的个性化推荐结果进行对比,最后发现基于社会化标签信息熵算法在准确度上提高了10.9%。
关键词：
推荐算法 社会化标签 信息熵
[期刊] 图书情报工作
[作者]
田莹颖
针对用户个人特征并向其提供准确恰当信息的个性化信息推荐研究,一直是学术界和产业界所关注的热点。结合后控词表,对用户分散的、个性化的标注进行处理,并将用户兴趣用向量表示,然后借鉴协同过滤算法的思想,寻找出相似用户集及其内部的资源集。在此基础上,采用相对匹配策略,提出一种基于社会化标签系统的个性化推荐方法。
关键词：
社会化标签系统 个性化信息推荐 协同过滤
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
陈梅梅 薛康杰
【目的】在基于多构面信任关系的个性化推荐中,解决构面难以定义以及传统信任强度计算方法的局限所导致的推荐准确性低的问题。【方法】提出一种基于标签簇的多构面信任关系定义的方法,在标签聚类得到的标签簇基础上,引用TF-IDF思想及Pearson相似度定义簇间和簇内信任关系,构建有利于反映不同构面信任强度的信任张量,并融入基于张量分解模型的个性化推荐算法中。【结果】基于Last.fm数据集的仿真实验表明:从准确率、召回率和F1值各项指标上,本文提出的个性化推荐算法均有良好表现,在F1值上平均提升达2.29%。【局
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
易明 邓卫华
标签系统构建的"用户—资源—标签"之间的三元关系为个性化信息推荐提供了新的研究思路,引起了部分学者的密切关注。本文依据推荐算法的不同,总结归纳了国内外基于标签的个性化信息推荐研究的相关成果,分析了现有研究的不足,展望了基于标签的个性化信息推荐研究的趋势。
关键词：
标签 个性化 信息推荐 综述
[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] 情报理论与实践
[作者]
唐晓波 钟林霞 王中勤
文章提出一种基于本体和标签的个性化推荐模型，可以有效解决标签的非等级结构、多样性、模糊性所导致的标签间语义缺乏的问题，从而提高基于社会化标签的个性化推荐效果。将预处理后的社会化标签映射到Ｗｏｒｄ Ｎｅｔ中，利用Ｗｏｒｄ Ｎｅｔ语义相似度算法计算成功映射的标签的语义，用统计学的方法计算不能成功映射的标签的语义，然后将标签自身频率和标签语义相结合计算用户标签权重，进而计算用户标签特征向量和资源标签特征向量的相似度，最后实现个性化推荐。实验表明，该方法优于传统的基于社会化标签的推荐。
关键词：
本体 社会化标签 个性化推荐
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
房小可 纪春光
社会化标签已经成为个性化信息推荐领域的研究热点之一。为了克服标签推荐存在的不足,文章提出一种综合考虑标签主题和主题概念空间两种因素的标签推荐方法 (LDA-Concept)。通过主题下标签的推荐可以保证推荐的准确性,标签概念空间的推荐可以保证多样性。以MovieLens为平台进行实验,结果表明主题因素和概念空间因素有着同等的重要性,提出的LDA-Concept方法优于单纯使用LDA方法。
[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
易明 王学东 邓卫华
在对现有的社会化标签序化方法特点与局限性进行分析的基础上,借鉴社会网络分析(SNA)思想,提出四种基于SNA的社会化标签网络分析方法:点、线、密度分析,中心性分析,凝聚子群分析,以及结构等价分析。同时,利用SNA软件实现基于社会化标签网络的个性化信息服务模型的具体应用,进而为个性化信息服务实践的推进提供一种新的思路。未来需要通过进一步实证分析来检验、完善社会化标签网络的理论研究与实践应用。图7。参考文献12。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘曜 潘芳 潘郁 朱晓峰
由个性化推荐的实际应用环境,文章提出一种融合时间上下文信息的基于二分图模型个性化推荐算法。首先引入时间衰减函数对基于二分图模型的SimRank算法进行改进,使得时间对推荐的影响量化成图中节点的关联概率值,设计出融合时间信息的SimRank算法。再与协同过滤算法相结合,最终得到基于融合时间上下文信息的二分图模型的个性化推荐算法。实验结果表明:该算法比传统协同过滤算法以及基于二分图的SimRank算法在推荐的各项指标上有明显提高。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
陈丽霞 窦永香 秦春秀
针对P2P环境下采用关键字匹配实现信息检索的不足,引入社会化标签,建立基于语义的个性化推荐模型。首先利用P2P节点用户输入的标签及其类名构建P2P社区的标签本体,显示出标签之间的等级关系,然后通过用户历史标签集与社区标签本体匹配,推荐与用户历史标签集语义相关的标签或资源,最终实现语义推荐。最后对模型进行实例验证。
关键词：
大众标注 P2P 标签本体 语义推荐
[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] 图书情报工作
[作者]
袁虎声 赵洗尘
［目的／意义］在应用大数据提升图书馆服务的背景下，为提高借阅推荐的有效性，设计一种基于加权借阅网络的个性化推荐算法。［方法／过程］引入复杂网络理论的分析方法，以深圳大学城图书馆的实际借阅数据为例，证明借阅网络具有二分图特性和ＢＡ无标度网络特性，具备个性化推荐的条件；通过构建读者借阅子网，采用能量传递六步法，实现个性化图书借阅推荐。［结果／结论］实际借阅数据的验证结果表明，算法是有效且具有实际应用意义的。
关键词：
复杂网络 借阅推荐 大数据 图书馆
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
黎雪微 应时 洪伟
[目的/意义]传统推荐方法仅考虑用户过去的兴趣偏好,忽略了用户兴趣偏好的漂移性问题,使得推荐结果过于专门化,不能给用户提供新颖的推荐项目。[方法/过程]文章提出了一种基于语义关联和信息距离的个性化推荐方法,该方法将项目的信息量融入到传统的语义关联相似度中,从而实现了用户兴趣偏好的有益迁移,使推荐得到有效扩展,改善了推荐专门化问题。[结果/结论]通过设计实验验证了信息距离能够对推荐结果产生较大影响,提出的方法可以给用户推荐其感兴趣并且更有价值的项目。随着新项目的不断加入,项目的信息量会动态变化,系统会不断调整推荐列表以适应用户需求。[局限]不足之处在于模拟仿真实验下样本量不足引起的可信度问题,后续的研究将利用爬虫工具收集大数据进行算法测试,验证方法在大样本环境下的有效性。
[期刊] 情报科学
[作者]
熊回香 李跃艳
【目的/意义】面对网络时代数据的海量性和无序性,为用户推荐个性化资源有利于增强用户间合作、提高知识的共享速度,对新知识的发现具有深远意义。【方法/过程】基于具有相同兴趣用户的聚合优于单纯的信息聚合,构建基于社会化标注系统的个性化推荐模型。通过引入社会网络中用户使用标签的频次来选择与用户关联显著的标签,并通过加权派系发现和聚合"小众"凝聚组群和相似标签集,进而为用户推荐优质资源,使其真正契合用户的个性化需求偏好。【结果/结论】结果表明模型能够有效实现信息的个性化推荐,消除单独聚类带来的粗糙数据集,并通过抓取
文献操作()
导出元数据
文献计量分析
导出文件格式：WXtxt
删除
