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[期刊] 数字图书馆论坛
[作者]
石宇 查梦娟 梁宇 邱惠
对个性化推荐候选集构建方案进行优化,在保证对用户感兴趣项目覆盖率较高的前提下,压缩候选集规模,从而改善个性化推荐效果。采用融合用户群体兴趣与个性化特征的方法构建推荐候选集,先以用户群体兴趣为基础构建初始候选集,在此基础上基于用户个性化特征对其进行过滤,生成推荐候选集。在模型构建的基础上,以电影数据为例进行模型效果验证。实验结果显示,该模型在覆盖率小幅降低的情况下,可将候选集规模压缩为原来的3.4%;该模型能显著提升个性化推荐的最终效果,因此该策略是一种较理想的候选集构建策略。
关键词：
个性化推荐 群体兴趣 候选集
[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] 情报理论与实践
[作者]
何娟
[目的/意义]为解决图书馆长久以来"藏与用"之间的矛盾,为读者提供个性化图书推荐等精准服务。[方法/过程]利用用户画像方法和技术,构建读者的个人画像与群体画像,并综合两者所反映出的读者借阅行为特征,实现图书的个性化推荐。[结果/结论]通过问卷调查证实测试用数据反馈结果较为良好,同时也反映出用户画像在图书推荐领域具有一定的可行性。[局限]数据全面性不够,构建用户画像的技术不够新颖,结果的测评方法较为主观等。
[期刊] 商业经济研究
[作者]
方闽江
近年来，移动电子商务迎来了强劲的发展势头，给用户带来了更为便捷化、多样化的购物体验，线上交易已经成为人们消费的主要模式。与此同时，随着移动电子商务规模逐年扩大，电商平台与商家数量也在急剧增长，如何找到满足用户兴趣的移动电子商务个性化推荐路径至关重要。因此，本文立足于用户兴趣视角，在论述移动电子商务个性化推荐现状与基本理论的基础上，引入基于移动电商用户兴趣的三维空间模型，探讨在该模型基础上实现移动电子商务个性化推荐的路径。
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
张闪闪 黄鹏
本文综述了目前国内外有关ＬＢＳ的图书馆推荐系统的研究现状，提出了构建以定位模块和推荐模块为基础的基于ＬＢＳ的图书馆推荐服务系统，随后对系统的结构框架作了重点剖析并分析了实现定位所需的ＲＦＩＤ技术、邻近算法以及实现推荐所需的以向量空间为基础的ＵＳｅＲ－Ｉｔｅｍ评分矩阵算法，借助定位将＂书找人＂的主动服务模式变为可能。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
冉从敬 宋凯
[目的/意义]高校专利具有数量多、价值度高、转化率低等特征，推动高校专利向企业转化，对解决高校专利转化困境、提升企业科技能力、支持知识强国建设具有重要意义。[方法/过程]将个性化推荐引入到高校专利转化过程中，以主题模型、文本聚类、文本相似度计算作为技术支撑，将基于内容和基于协同过滤的推荐方式相结合，采用混合方法构建高校专利个性化推荐模型，选取特定技术领域与目标企业，根据目标企业技术重点和薄弱领域，推送高校专利推荐列表，以提升高校专利转化率，促进校企产学研合作。[结果/结论]以区块链为技术领域，以平安科技为目标企业，对高校专利个性化推荐模型进行验证，明确了平安科技的技术重点主题和技术薄弱主题，将基于技术重点的内容推荐和基于技术竞争者的协同过滤推荐结合，通过混合方法形成完整的专利推荐列表，在注重目标企业当前研究重点的基础上，又兼顾其潜在技术需求，为推动高校专利转化提供了实践路径。
[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]
蒋武轩 易明 汪玲
[目的/意义]基于社交网络用户短期兴趣和长期兴趣，挖掘用户不同时间窗口下长短期兴趣，能够提高用户兴趣发现的准确性，解决推荐系统不能适应用户兴趣变化的问题。[方法/过程] 通过对社交网络用户兴趣的研究发现，社交网络用户兴趣可以分为短期兴趣和长期兴趣，据此构建融合用户兴趣漂移特征的个性化推荐模型。采用时间窗口的方法挖掘用户短期兴趣， 利用遗忘曲线跟踪用户长期兴趣变化。在此基础上对用户进行聚类，根据用户聚类结果为用户推荐兴趣相似用户。并以微博真实数据为例进行实证。[结果/结论]融合用户兴趣漂移特征的个性化推荐模型能够较准确的发现用户兴趣漂移特征，满足用户个性化信息需求。[局限]本文仅使用“微博”这一应用广泛的网络社交平台进行实证，未能从多个网络社交平台进一步验证模型的可行性和准确性。
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
刘爱琴 李永清
资源分类不合理,资源检索机制不完善是当前高校图书馆数字化建设中面临的一个重要问题。本文基于SOM神经网络聚类算法无参数、精准度高和客观性强的特点,首先对山西大学图书馆用web访问行为进行聚类和优化分析。其中,聚类算法分为粗调整和微调整两个优化阶段,以保证聚类效果和聚类速率的提升。其次,基于对用户分析结果的输出,将用户个人特征信息、用户行为数据以及文献数据库等相关数据资源进行筛选整合,形成可靠性和可用性更高的关联数据集,并结合语义检索和属性值匹配等技术,构建了高校图书馆用户个性化服务推荐系统。最后对系统进行
[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] 图书情报知识
[作者]
周育忠 周宏龙 吴江 吴志强
本文在了解国内外电网情报系统建设的基础上,在调研我国南方电网的实际情况之后,针对我国的电网发展趋势制定出电网情报智能个性化推荐系统的构建框架。提出电网情报智能个性化推荐系统的模块设计和一个重要的子系统,同时对于整个智能情报平台的功能实现进行了描述。最后,本文对电网情景下的个性化推荐进行了总结和展望。
[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] 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] 图书馆杂志
[作者]
杨佳
大数据时代,信息技术和互联网的发展诱发了信息过载问题。本文针对这一背景以及公共图书馆主动式图书推荐服务中存在的对用户信息需求分析与挖掘不足的情况,构建图书馆个性化新书推荐系统,主要以读者借阅行为为研究对象,通过引入结合基于内容的系统过滤算法以及基于用户人口学特征的推荐算法,设计了个性化新书推荐系统,提高新书的知晓率和借阅率,并通过实验证明该系统的有效性。
关键词：
协同过滤 聚类分析 数据挖掘 信息服务
[期刊] 管理科学
[作者]
姚凯 涂平 陈宇新 苏萌
个性化推荐系统已成为各大电商向消费者提供个性化购物体验的重要工具之一,通过推荐系统,商家可以提高收入和消费者满意度。但传统推荐系统通常只利用消费者在当前网站的历史信息推荐个性化商品,无法获得消费者在其他网站的数据来优化推荐效果。大数据时代,一些第三方公司抓住机遇,利用不同公司的多源大数据提供更好的个性化推荐服务。然而,这种新型的推荐系统对消费者购物行为的影响存在极大的未知性。探究基于多源大数据的个性化推荐系统对消费者购物行为的影响。为了建立推荐系统与消费者购物行为之间的因果关系,采用实地实验有效地避免传统研究方法存在的内生性问题,并具有较好的外部有效性。一方面,基于内部数据和外部数据构造解释性变量,探究内部数据特征和外部数据特征与推荐效果之间的关系;另一方面,通过检验消费者特征与内外部数据的推荐效果间的交互效应,进一步分析外部数据和内部数据的推荐效果如何随消费者的特征变化,帮助企业更好地利用多源大数据提升推荐效果。研究结果表明,基于内部数据的推荐系统能够显著提升消费者点击个性化推荐商品的概率,可以降低消费者决策时间,激励消费者浏览更多的商品。外部数据的推荐效果不仅与外部公司网站的用户数量相关,也会受到外部网站与当前网站的关联程度的影响。消费者特征对基于内部数据和外部数据的推荐效果起调节作用,如果消费者是当前网站的老用户,利用该消费者在当前网站的内部数据提供个性化推荐的效果更佳。通过分析基于多源大数据的推荐效果对消费者购物行为的影响,进一步完善个性化推荐领域的理论框架。研究结果对如何利用多源数据构建更加有效的推荐系统具有重要指导价值,并为不同网站之间的数据共享机制提供重要的管理建议。
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