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[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] 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] 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] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
赵菲 余本国 冀庆斌
针对图谱划分方法在划分社区结构不是很明显的网络时,不能得到好的划分效果,该文提出了基于边聚类系数的谱聚类社区划分方法.由于社区内部节点之间的连接比各个社区间节点的连接稠密,边聚类系数的大小反映了节点的聚集程度,因而通过网络中的边所构三角形的数量定义了聚类系数矩阵,矩阵中的元素即处于网络中的边实际构成三角形的数量.在增益函数最大化的过程中,使用了矩阵的特征值和特征向量,以此来进行社区划分.通过在真实网络数据中进行实验,结果表明该算法可行.
[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]
夏立新 郑路 翟姗姗 李重阳
[目的/意义]在虚拟社区中,用户发布信息与传播信息是平台影响力与持续发展的重要因素。应挖掘边缘用户兴趣偏好,进行个性化资源推荐,满足其信息需求,让占据虚拟社区用户数量最大的"边缘用户"参与到信息传递的各个环节中,促使其向核心用户"靠拢",甚至成为核心用户。[方法/过程]文章试图以边缘用户的好友之间的关注关系形成社会网络为基础,结合好友发布信息内容,运用基于聚类的社群分析方法 Concor算法以及LDA主题模型,实现多粒度兴趣主题发现,再融入结构洞测度方法,挖掘每个兴趣主题下"结构洞",将结构洞位置用户占据
关键词：
LDA模型 结构洞 资源推荐 虚拟社区
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
周朴雄 陈涛
自然语言的标注方式导致标签产生了模糊性和多样性问题。由用户、资源和标签三者关系共同确定了语义本体,即确定了标签的唯一性,同时也建立了标签之间的语义联系。在此基础上,文章提出一种应用在虚拟社区中,基于相似标签聚类的信息推荐模型。该模型通过对标签间的相似性进行计算、聚类,以聚类的标签群作为纽带,形成信息资源的语义链条,进而挖掘出用户的需求信息,最后以标签云的方式展示给用户,完成信息推荐过程。
关键词：
虚拟社区 标签聚类 信息推荐
[期刊] 现代管理科学
[作者]
李宝库 高玉平 郭婷婷
文章以TAM理论基础,从用户的心理角度出发,提出了相关因素影响用户LBS推荐信息心理抗拒的假设,并利用实证的方法对假设进行检验。研究结果表明,用户对LBS推荐信息的感知有用性和信息激励均显著负向影响强迫性感受;个性化特征和时间压力均显著负向影响强迫性感受和操纵意图推断;感知风险显著正向影响强迫性感受和操纵意图推断;感知易用性对用户操纵意图推断的影响不显著。
[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] 图书馆论坛
[作者]
曾子明 金鹏
针对用户的兴趣变化具有时间敏感性特点，文章提出基于用户兴趣变化的数字图书馆知识推荐模型。首先融合标签和时间等因素，通过用户使用标签的频率以及对资源的标注时间等信息构建用户－资源评分矩阵；然后结合协同过滤算法，计算目标用户最近邻从而完成知识推荐，并在此基础上设计个性化知识推荐服务模型；最后探讨系统知识推荐服务机制及其应用。
[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] 图书情报知识
[作者]
夏立新 胡畔 刘坤华 翟姗姗
[目的/意义]旨在提高在线健康社区信息服务水平，满足患者用户不同场景下的深层次信息需求。[研究设计/方法]融入信息推荐服务的场景要素，通过分析在线健康社区用户信息需求，确定场景划分标准继而划分推荐场景，从而识别不同场景要素标签，构建用户画像概念模型，并采用RFM模型对采集到的在线健康社区用户数据进行精细化筛选运营，借助形式概念分析的方法实现在线健康社区用户画像模型构建，并以“甜蜜家园”为数据源实现糖尿病在线健康社区用户画像构建和标签聚类。[结论/发现]通过深度挖掘聚类，发现在线健康社区“观望型”“宣传型”“高产型”和“经验型”四类用户群体及其健康信息需求。[创新/价值]以信息推荐服务模式为导向，聚焦于用户画像构建的整体流程，此研究视角有助于在线健康社区优化服务水平，提升用户满意度。
[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] 图书情报工作
[作者]
张建伟 李月琳 张泰瑞
[目的/意义]开展科研信息用户与知识服务平台个性化信息推荐功能的交互研究，有助于提升对用户推荐交互行为的理解，改善平台的推荐交互设计，从而提升推荐功能的用户体验；也可为优化推荐算法，提升推荐内容有效性提供指导。[方法/过程]招募36名参与者，采用实验研究方法，以CNKI和ScienceDirect为实验平台，利用Morae收集数据，开展用户研究。[结果/结论 ]研究揭示用户与推荐功能的交互行为、交互路径与交互路径链。主要揭示用户与个性化信息推荐交互的4个阶段、9种交互行为特征及4种交互路径类型；用户对推荐的关注源于检索结果无法满足他们的信息需求。研究发现采纳推荐能够启发用户，进一步影响他们与平台的交互。研究也表明，当前知识服务平台的推荐质量有待提升，用户对推荐的采纳使用率较低，常用的推荐交互路径较短，趋于简单化。
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