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[期刊] 图书馆理论与实践
[作者]
林泽鸿 周雪妍 杨静 苑雅娟
论坛活跃用户是一类喜欢分享和评论的用户,可以通过其所在版块、交互次数、感兴趣的话题和评论文本挖掘出用户爱好,进而能够精准进行图书推荐。基于论坛数据的特点,本文提出一种基于论坛活跃用户的图书推荐方法,首先应用图论提取出基于主题的活跃用户,再应用基于语义的分析将活跃用户划分为两类,进而对活跃且有影响力用户定向推荐图书以提高推荐的准确率。最后,应用真实数据集对算法进行了验证与评估,实验结果表明,基于论坛活跃用户的主题图书推荐接受率可以提高数倍。
关键词：
论坛 活跃用户 影响力 图书推荐
[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]
张晗 毕强 李洁 丁梦晓
[目的/意义]缓解精准推荐服务存在的供需矛盾,实现数字图书馆供给侧服务创新。[方法/过程]首先将用户画像置于数字图书馆特定领域中,解读用户画像的需求和功能,并作为数字图书馆精准推荐服务体系构建的基础。其次根据大数据时代创新的"四化"要求,结合体系的组成要素,从数据模块、推荐模块和用户模块对数字图书馆精准推荐服务体系进行层级建构。[结论/结果]在积累用户数据—挖掘用户数据—分析用户数据—利用用户数据层层递进中实现数字图书馆的精准推荐服务体系的创新。
关键词：
用户画像 数字图书馆 精准推荐 服务创新
[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] 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] 财经论丛
[作者]
黄元豪 黎静仪 李先国 许安心
基于用户对主动式推荐的心理抗拒背景，结合情感适应理论与关系传播理论，对用户感知因素进行梳理，构建了用户在基于关系的推荐框架下对推荐采用的决策模型。为验证假设，收集569份有效问卷，运用Amos进行实证分析。结果显示：推荐采用是一个动态决策过程，被推荐用户与推荐用户的关系强度与兴趣匹配度正向影响其对推荐过程的信任感；信任感进一步改善了被推荐用户对推荐内容的操纵意图推断，最终影响其推荐采用意愿；被推荐用户的自我建构会调节信任感对操纵意图推断的影响，当用户为依存型自我建构时，信任感会减少操纵意图推断，当用户为独立型自我建构时，信任感对于减少操纵意图推断的影响变弱。
[期刊] 现代情报
[作者]
王庆 赵发珍
用户画像作为大数据环境下的用户分析及服务设计工具,为图书馆开展个性化服务提供了新思路。文章概述了用户画像及其相关研究实践应用,并归纳了图书馆现有资源推荐服务现状,分析了图书馆用户画像数据源并构建了图书馆用户画像模型,最后提出并设计了从单用户和多用户角度分别推荐馆藏资源的模式,为大数据环境下面向用户的图书馆资源精准推荐提供参考。
关键词：
资源推荐 用户画像 精准推荐 图书馆资源
[期刊] 图书馆
[作者]
李丹 高建忠
面对图书馆信息过载的现状,如何构建用户画像,基于读者入馆行为数据为读者提供个性化的推荐服务,是图书馆实践大数据应用需要解决的问题。本文试图在图书馆广泛的读者行为框架中定位用户与应用系统的互动需求,探讨可以更好地在读者与INNOPAC等应用系统的互动关系中发挥良好作用的推荐方式。
关键词：
用户画像 推荐 读者特征 推荐服务
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
施晓华 曲建峰 宋海艳
阐述了目前国外对学术用户使用数据的研究情况,介绍了BX学术推荐工具的主要架构和原理;最后分析了BX在国内图书馆的应用和需要改进之处。
关键词：
用户使用数据 推荐服务 SFX BX
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
覃梦河 晋佑顺 邱远棋
微博作为近年广受欢迎的社交网络平台,其用户关系研究一直深受关注。目前在通过微博内容特征构建用户关系时,基本停留在表象层面,尚未深入到用户的兴趣特征层次。文章从用户的博文内容出发,通过对博文采用传统词频分析生成用户标签及标签权重来表征用户,根据标签的异同以及相同标签权重的差异性计算出用户间的相似距离,提出一种全新的用户关系推荐机制,并从类别间和类别内两种情况验证推荐机制的可行有效性。将情报学领域思想和方法应用到网络用户关系推荐机制的构建,具有创新性。
[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] 情报理论与实践
[作者]
胡吉明 张蔓蒂
社会网络环境下用户小众化需求和资源长尾分布特征,要求推荐策略从大众化向小众化转变。文章在分析社会网络环境下用户小众化需求特征和推荐策略变革的基础上,引入用户与资源之间的关联关系,提出了社会化小众推荐策略。根据物理动力学中物质扩散和热传导能量分配理论,分析了基于用户—资源二部关联图的社会化小众推荐机理,构建了社会化小众推荐模型,并在典型的社会化书签服务中进行了相应的实证分析,以期提升资源推荐的个性化效果。
关键词：
社会网络 社会化推荐 二部关联图
[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] 图书情报工作
[作者]
沈旺 马一鸣 李贺
［目的／意义］对基于情境感知的用户推荐系统研究进展进行调研和总结，探讨其存在的问题，指出未来的研究趋势和挑战。［方法／过程］采用文献分析方法，从基于情境感知的用户推荐系统框架角度，分析各功能模块的实现技术和方法，并进行归类总结。［结果／结论］提出用户情境检测、获取和计算、情境不一致检测和解决方案、用户情境建模、情境感知推理、情境感知推荐过程的未来研究热点。本研究有助于全面了解基于情境感知用户推荐系统的概貌、涉及的关键技术及主要方法。
关键词：
情境感知 推荐系统 用户推荐
[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
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