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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
李亚梅 秦春秀 马续补
[目的/意义]针对当前数字图书馆科技文献现有推荐方法中存在的语义缺失、情境缺失及潜在偏好挖掘不足等问题,提出基于科研人员情境化主题偏好的科技文献协同推荐方法。[方法/过程]首先基于情境感知技术识别科研人员情境信息,其次引入文本语义技术LDA主题模型挖掘科研人员的初始情境化主题偏好,继而根据科研人员情境的相似度与协同过滤思想扩展科研人员的情境化主题偏好,最后基于融合后的科研情境化偏好构建满足科研人员情境化需求的科技文献推荐列表。[结果/结论]实验结果表明,文章提出的基于科研人员情境化主题偏好的用户模型,能够较好地预测科研人员偏好,推荐效果更佳。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
曾子明 周红
针对目前文献管理软件无法识别用户潜在研究兴趣从而进行个性化推荐的现状,文章提出了基于主题的社会化推荐方法。首先通过基于内容的个性化过滤方法识别用户的主题偏好,然后利用社会网络分析方法 (SNA)识别学术网络中有影响力的文献,进而产生推荐。最后提出了基于社会网络的科技文献个性化推荐的框架。理论分析证明该方法可以准确反映用户的研究兴趣,灵活地识别用户所属的学术网络,从而为目标用户产生精准的文献推荐服务。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
刘韵毅 梁樑
本系统基于模糊联想记忆神经网络,建立偏好评价模型,根据用户偏好对搜索引擎搜索到的候选文献进行评级,为用户推荐偏好值高的文献。本系统的学习模块采用PCA-CG算法和误差反向传播算法,以用户阅读过的基准文献和其对应评级作为训练样本,对用户偏好进行学习;推理模块根据学习到的模糊规则和隶属函数来计算候选文献的偏好值,并以偏好值排序,把偏好值高的文献推荐给用户。把该模型应用于信息技术类文献的检索,实验表明系统提供的推荐文献具有较高可信度。
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
侯银秀 李伟卿 王伟军 张婷婷
【目的】识别并获取细粒度的用户偏好信息,优化图书个性化推荐的效果。【方法】使用情感分析方法对用户图书评论进行属性层文本挖掘,通过用户本身的图书评论获取用户对图书属性的偏好;基于每本图书的所有评论的情感计算获得其属性评分;将用户偏好矩阵、图书属性得分矩阵进行匹配,从而实现用户对图书属性情感偏好的个性化推荐。【结果】利用亚马逊图书评论数据作为数据来源分别对传统的协同过滤方法与本文提出的推荐方法进行实验对比。结果表明,本文提出的方法在准确性、召回率、覆盖率上分别提高了0.030、0.097、0.2812。【局限
[期刊] 图书情报工作
[作者]
刘枚莲 刘同存 吴伟平
传统推荐算法仅依据网络消费者已有偏好信息提供推荐服务,忽略其当前购物状态信息和可能的偏好变化信息。针对这一缺陷,通过分析网络消费者偏好变化特征,提出基于网络消费者偏好预测的推荐算法。该算法综合考虑网络消费者已有偏好信息及其前购物操作行为评估其对商品的偏好,并结合协同过滤思想为其提供有针对性的推荐服务。实验结果表明,基于网络消费者偏好预测的推荐算法能够较好地预测其购物过程中的偏好倾向,显著提高推荐质量和精度。
关键词：
电子商务 推荐算法 偏好预测 协同过滤
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
谢守美 李敏 高红 王文莉
[目的/意义]分析学科馆员嵌入科学研究的整个过程,揭示学科馆员与科研人员的协同信息行为。[方法/过程]将科学研究过程划分为申请立项阶段、研究阶段、结题与成果转化阶段,分析不同阶段学科馆员与科研人员如何实现协同。[结果/结论]学科馆员与科研人员的协同信息行为主要包括协同信息交流、协同信息检索、协同信息评价、协同内容创作。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
胡吉明
本文首先阐述了对分网络算法在社会化推荐中的应用,然后分析了社会化推荐的运作机理,构建了社会化推荐模型,最后从相似用户集构建、基于对分网络的用户偏好预测和算法评价3个方面,进行了基于对分网络的用户偏好预测实现研究。评价表明对分网络方法对用户偏好预测的效果较好。
关键词：
社会化推荐 对分网络 用户偏好 预测
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
刘旭晖
[目的/意义]科技文献推荐是指根据学者的研究兴趣,自动地为其推荐文献资源。借助于文献推荐,学者可以快速发现优质文献,提高论文的撰写效率。[方法/过程]首先,获取学者已经发表的学术论文,以此为依据分析其研究兴趣;其次,分别从学者研究兴趣与待推荐文献的语义相关性、待推荐文献集合的主题多样性以及影响力3个维度为待推荐文献建模;最后,综合考虑这3个因素为学者推荐科技文献。[结果/结论]实验结果表明,与传统的推荐模型相比,文章提出的融合主题多样性与影响力的科技文献推荐算法能够更好地刻画待推荐文献的特征,进一步提高文
关键词：
文献推荐 主题相关性 主题多样性 影响力
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
徐勇 陈建国 胡凌云 张林 周善英
文章从内涵和外延两个角度研究了科技文献相似性度量问题,首先从科技文献内涵的角度在文献特征词字符匹配基础上采用泛化方法将待推荐文献关键词与当前文献关键词及其父/子关键词进行匹配;然后从外延角度结合科技文献项目的特点将文献共引因素引入文献相似性度量;最后根据关键词泛化相似度和共引关联度定义混合相似度(HS)对候选科技文献进行排序推荐,理论分析和实验数据表明,该算法能够在一定程度上避免遗漏"特征词字符不同,但语义相似"科技文献的问题。
关键词：
科技文献 语义关系 相似性度量 算法
[期刊] 图书情报工作
[作者]
徐勇 司凤山 吴延辉 陈建国 周善英
针对科技文献特征词在语义上的层次特性,提出基于概念泛化的内容过滤推荐算法。采用矢量空间模型作为用户兴趣偏好和科技文献特征的描述模型;在比较科技文献特征与用户兴趣偏好的相似程度时,首先从字符层面比较科技文献特征词与用户兴趣特征词,然后在基于ODP目录结构的用户兴趣偏好概念泛化树上对字符不相同的特征词对进行语义比较,并修正特征词权重,以避免遗漏"字符不同,但语义相似"的关键词对。理论分析和实验结果表明,该算法能够更加全面、准确地推荐科技文献对象。
关键词：
科技文献 推荐 ODP目录 概念泛化
[期刊] 图书情报工作
[作者]
李云华 李新广
提出一种基于概念格的图书协同推荐方法。首先建立用户与图书之间的概念格,然后根据概念格中图书节点之间的继承关系,从下向上回溯用户之间的共同偏好,快速计算用户之间的相似度,以确定目标用户的"最近邻居"。最后通过计算协同推荐值,实现对目标用户推荐其可能感兴趣的图书,从而为图书的协同推荐提供支持。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
屈冰洋 王亚民
[目的/意义]传统的科技信息文献推荐模型没有充分挖掘科技信息文献以及科研人员的本身特征,因此,文章结合深度学习技术获得健壮的用户及文献特征,提高推荐精度。[方法/过程]在传统概率矩阵分解模型中加入科研人员合作作者以及文献文本信息来构建推荐模型。首先,堆叠去噪自编码器(SDA)利用科研人员合作作者信息提取用户特征;其次,融合注意力机制的双向长短时记忆网络(BiLSTM-Attention)利用文献文本信息提取文献特征;最后,在概率矩阵分解方法中,加入用户特征矩阵和文献特征矩阵,从而预测科研人员偏好,实现个性化科技信息文献推荐。[结果/结论]通过实验证明,新提出的方法在模型上具有更好的拟合准确度,提高了推荐效果。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
颜端武 陶志恒 李兰彬
文章研究了一种基于ＨＤＰ主题模型的主题文献自动推荐方法，并将其应用于专题情报服务领域知识库构建平台系统的开发。该方法在中文分词和词性标注的基础上，进行文献特征的预筛选获得特征词频分布矩阵，通过ＨＤＰ主题模型生成各文献与文献集的主题分布矩阵，利用余弦相似度计算与时间阈值加权，生成每篇文献的相关文献集并进行主题文献自动推荐。选取雷达领域语料为样本，在面向专题情报服务的领域知识库构建平台系统中进行了主题文献推荐的模块设计和实际应用。
[期刊] 当代财经
[作者]
张金城 柳巧玲
随着在线拍卖的不断发展,网站的经营理念也从传统的以网站为中心向以客户为中心转变,为了吸引新客户和保持已有的客户,提出了构建面向用户偏好的在线拍卖商品推荐系统。针对传统的商品推荐服务在商品推荐过程中没有考虑相关领域的语义知识,导致商品推荐精度较低等问题,提出了在推荐过程中引入本体技术,建立了基于本体的面向用户偏好的在线拍卖商品推荐模型,实现了在拍卖商品推荐的各个阶段均能有效地利用语义知识,提高了拍卖商品推荐的质量。该模型为构建面向用户偏好的在线拍卖商品推荐系统以及解决系统构建中的关键问题提供了理论指导。
关键词：
在线拍卖 用户偏好 本体 商品推荐
[期刊] 运筹与管理
[作者]
张尧 冯玉强
在B2C电子商务中,user-based协同过滤算法是一种重要的推荐方法,但用户共同评价项目数据稀疏影响了user-based协同过滤算法的应用。鉴于此,在考虑用户消费水平的基础上,利用关联规则挖掘形式化描述商品间的替代相似性;利用基于时间的贝叶斯概率描述商品间的关联关系构建商品网络,通过社会网络分析中的成份分析方法对商品网分析,得到面向用户主题偏好的商品间互补性关系,进而利用这两种商品间关系构建用户主题偏好项目集,最后在数据极度稀疏的环境下通过F1方法和多样性测量方法与传统推荐算法进行对比实验分析,实验结果显示提高了推荐结果的准确性与新颖性。研究用的所有数据均采集于京东商城网站。本文为缓解数...
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