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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
姜霖 张麒麟
[目的/意义]随着社会化媒体的兴起,信息资源的数量呈现爆炸式增长,如何在海量的信息中帮助用户发现有用的知识成为亟须解决的问题。互联网上已经存在的各类用户评论信息中蕴含着大量的可再开发的知识资源,包括用户的个人信息、选择偏好和消费习惯等,有助于解决"信息过载"问题。[方法/过程]文章通过对豆瓣电影评论信息进行细粒度的情感分析进而有效地获取集体智慧,并且利用评论挖掘技术发掘用户的偏好,为用户选择产品提供更加有效的推荐策略。[结果/结论]实验表明,将大众智慧与个性化服务两者有机地结合起来,能够真实地反映出不同用
[期刊] 图书情报工作
[作者]
马松岳 许鑫
［目的／意义］鉴于网络用户评价已成为人们选择产品或服务时的重要参考指标，旨在了解打分评价和评论评价之间的关系，同时为仅有评论评价的网站提供符合潜在分值的排序和推荐功能。［方法／过程］通过抓取豆瓣电影的用户评价，使用ＲＯＳＴ ＥＡ工具进行情感分析得到评论评价的综合情绪值，将其与打分评价进行相关分析，并考虑评论文本的情感强度赋权对结果造成的差异，在此基础上通过回归分析构建回归模型并对其进行检验。［结果／结论］发现评论评价的综合情绪值与打分评价相关性较高，情感强度的赋权情况对结果影响不大，说明可以根据评论评价预测打分，据此给出相应的回归模型。
关键词：
情感分析 打分评价 评论评价 综合情绪
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
李君君 叶凤云
本文研究了数字图书馆领域的个性化推荐服务,根据用户描述文件和资源描述文件这两个初始模型,利用协同过滤技术,提出了3种相似性的推荐算法,从而为用户提供个性化推荐服务。
关键词：
数字图书馆 个性化信息服务 协同过滤
[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] 南开管理评论
[作者]
陈梅梅 刘利梅 施驰玮 戴伟辉
为揭示个性化推荐系统的用户决策"黑箱",本文基于决策理论和前人成果提出了研究假设,并基于情境实验的主观调查数据和行为数据,对推荐规模、用户感知和决策之间的关系以及不同决策风格用户在决策中的调节作用进行了实证研究。研究发现:推荐规模扩大,用户感知推荐的吸引力、感知选择难度明显提高,同时对感兴趣商品的回忆效果和搜索深度均显著下降,决策时间显著增加;感知吸引力、感知选择难度会影响用户的选择意向和决策努力,进而对决策质量产生影响;选择意向在用户感知与决策努力之间起部分中介作用;用户决策风格在感知吸引力与决策努力之间起调节作用。
关键词：
推荐规模 用户感知 决策风格 用户决策
[期刊] 商业经济研究
[作者]
黎超
现阶段,大数据技术被广泛应用到多个行业,尤其是大数据带来的个性化推荐服务系统,在电子商务行业得到了普及并且取得了卓越成绩。本文针对大数据背景下电子商务个性化推荐服务系统实施基础工作进行了具体阐述,以期促进电子商务服务个性化与智能化的发展实践。
关键词：
大数据 电子商务 个性化推荐
[期刊] 图书情报工作
[作者]
夏立新 李重阳 程秀峰 翟姗姗
[目的 /意义]针对某些包含多级用户和多级资源的异质网络,在总结其各种异质模态的基础上提出一种多维度推荐框架MDRM,向目标用户进行好友和资源的推荐。[方法/过程]通过对用户、资源划分等级,在分析各种网络模态的基础上建立其异质关系;利用情感倾向分析得到二级用户——二级资源评分矩阵,借助协同过滤算法,实现同级用户和二级资源的推荐;基于异质关系,实现一级用户和一级资源的推荐,最终实现多维度推荐。[结果 /结论]在以豆瓣网数据作为数据集的实验中取得了较好的效果,说明MDRM模型适合某些异质网络资源的推荐。
关键词：
异质网络 多维度推荐 协同过滤 情感分析
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
周知 李名子 崔旭
[目的/意义]用户生成内容有用性评价是自然语言处理研究的重要内容，文章提出一种融合领域情感词典与信息熵的评价方法，对体验型产品的用户生成内容有用性评价问题进行研究。[方法/过程]基于领域情感词典抽取用户评论语料的情感特征，并以信息熵作为信息量特征，以随机森林和梯度下降树分类模型进行对比实验，验证研究假设。[结果/结论]证明了体验型产品用户生成内容的有用性评价效果可以利用领域情感特征得到大幅提升，扩展了领域情感词典的实践应用场景。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
袁红 乔国慧
开展基于社会化标签系统、搜索引擎和分类目录3种平台的信息搜寻实验,从相对查全率、相对查准率两个指标的角度比较分析社会化标签系统与其他网络信息搜寻系统的搜寻效率。研究发现,搜索引擎的相对查全率和相对查准率最高,社会化标签系统的搜寻效率也有一定的优势。分类目录比社会化标签的相对查准率低,两者的相对查全率接近。对于某些特定的信息需求,社会化标签系统的搜寻效率甚至超过了搜索引擎。
关键词：
社会化标签 搜索引擎 分类目录 搜寻效率
[期刊] 图书馆
[作者]
熊拥军
面对数字图书馆海量的文献资源,如何方便快捷地为读者提供满足其个性化需求的信息是图书馆服务所面临的问题,推荐技术是解决该问题的一个有效工具。本文阐述了数字图书馆个性化推荐服务的几项关键技术,包括读者兴趣建模、推荐资源对象建模以及资源推荐模式。最后提出了数字图书馆实施资源推荐服务的重难点以及未来的发展趋势。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
艾斯特
文章分析推荐系统的国内外研究现状,总结传统推荐系统的不足,据此提出一个基于SOA的混合个性化推荐平台改进方案。在平台的基础上构建基于SOA的混合推荐模型,对影响模型内推荐策略选择的内部因素和外部情境因素进行了详细分析,并指出该平台的优势和实施时应注意的问题。
关键词：
推荐系统 情境 信息推荐服务 模型
[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
[期刊] 图书馆学研究
[作者]
唐晓波 周咏
网络的普及和社会化媒体的兴起为图书推荐提供了崭新的发展平台。如何改进推荐算法,使图书推荐结果更符合读者的需求,已成为相关读书网站及各领域学者关注和研究的重点。文章通过构建图书基因组来描述图书各个方面的特征,分析用户对图书基因的偏好;根据用户标注信息建立用户兴趣集,构建用户"相邻"关系;最后,提出基于图书基因组的个性化图书推荐算法。通过实验证实,该算法能有效提高推荐结果的准确度。
[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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