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[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] 企业经济
[作者]
李芳 刘新民 王松
信息呈现是影响个性化推荐效果的重要因素。本文遵循解释水平理论的研究框架,引入心理距离等变量,构建个性化推荐的信息呈现对消费者接受意愿的作用机理模型,并借助问卷数据进行实证分析。研究发现:良好的信息呈现方式显著正向影响消费者感知价值,心理距离在信息呈现和消费者感知价值间起部分中介作用,信息呈现方法、呈现频率对心理距离的影响较大,消费性格在信息呈现方式对感知价值的影响起明显调节的作用。因此,个性化推荐应根据消费性格等个体特征合理编排信息,针对性选择推送呈现方法、推荐时机和频率,拉近消费者的心理距离,从而增加消费者的感知价值,提升其接受意愿。
关键词：
个性化推荐 信息呈现 心理距离 感知价值
[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] 情报理论与实践
[作者]
张鼐 周年喜 张英
本文在分析用户文档和文献个性化推荐特点的基础上,提出了一个基于语义扩展的个性化推荐方法。试验结果表明,采用本方法在提高用户满意度上明显优于传统的基于关键词的方法。
关键词：
个性化 知识管理 语义扩展 电子商务
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
孙传明 周炎 涂燕
针对传统协同过滤算法存在的数据稀疏性和推荐范围问题，提出一种混合协同过滤推荐方法.该方法将两种传统算法结合，并综合考虑了项目标签属性等信息.首先利用基于项目的协同过滤算法生成预测评分，并替换原始用户-项目评分矩阵中的零值.其次利用基于用户的协同过滤算法计算填充后矩阵的用户相似度，以及预测评分并产生最终推荐.最后基于MovieLens数据集实验证明，本方法能够有效提高推荐精度，扩大推荐范围.
关键词：
协同过滤 个性化推荐 项目属性 相似度
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
杨学明 蒋云良
个性化网页推荐能高效、便捷地满足用户的信息需求。针对传统个性化技术的不足,提出基于语义的自适应个性化网页推荐方法,采用语义本体和用户兴趣偏移机制构建自适应的语义用户模型,并采用语义质心聚类技术提高推荐的准确率。实验结果表明,与其他推荐方法相比该算法具有更高的推荐准确率和召回率。
关键词：
个性化服务 用户模型 本体
[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] 情报理论与实践
[作者]
易明 邓卫华
标签系统构建的"用户—资源—标签"之间的三元关系为个性化信息推荐提供了新的研究思路,引起了部分学者的密切关注。本文依据推荐算法的不同,总结归纳了国内外基于标签的个性化信息推荐研究的相关成果,分析了现有研究的不足,展望了基于标签的个性化信息推荐研究的趋势。
关键词：
标签 个性化 信息推荐 综述
[期刊] 图书情报工作
[作者]
武慧娟 徐宝祥 周兰萍
对国外基于标签的个性化信息推荐模型的研究背景进行述评,根据标签系统中用户、资源、标签组织方式的不同,将基于标签的个性化信息推荐的研究归为三类——基于图论、基于张量和基于主题模型进行分析,详细阐述各自的特征和可能存在的问题等,最后针对目前的研究状况,提出未来需要解决的问题,希望我国图书情报领域能够借鉴国外这一领域相关研究成果。
关键词：
信息推荐 个性化 标签
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
房小可 纪春光
社会化标签已经成为个性化信息推荐领域的研究热点之一。为了克服标签推荐存在的不足,文章提出一种综合考虑标签主题和主题概念空间两种因素的标签推荐方法 (LDA-Concept)。通过主题下标签的推荐可以保证推荐的准确性,标签概念空间的推荐可以保证多样性。以MovieLens为平台进行实验,结果表明主题因素和概念空间因素有着同等的重要性,提出的LDA-Concept方法优于单纯使用LDA方法。
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
冯佳 张云秋
文章旨在改进共词分析方法,提出基于语义距离的共词分析法,通过领域本体进行概念映射,并基于领域本体计算语义距离,将语义距离与映射后的概念矩阵进行融合,从而改进共词分析方法。通过方法原理探讨与实证分析表明,基于语义距离的共词分析法,在矩阵维度和聚类效果维度上,均有所改善,并能够从内容上更好地揭示领域的研究现状。
关键词：
共词分析 语义距离 概念映射 语义矩阵
[期刊] 现代管理科学
[作者]
李燕
移动环境下用户个性化需求具有典型情境特性,然而传统服务供应链的信息推荐却未考虑情境因素。对此,文章通过在移动环境下集成用户情境展开对服务供应链个性化信息推荐研究。首先分析有效服务供应链在进行信息推荐时应具有的特性,其次集成情境设计服务供应链个性化信息推荐框架,最后给出基于情境感知服务供应链个性化信息推荐的具体实现过程。在服务供应链信息推荐过程中融入用户情境,不仅使得推荐结果满足移动环境下用户的个性化需求,更为重要的是显著提高了服务供应链的服务质量。
[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] 情报理论与实践
[作者]
孙雨生 董慧
本文针对数字图书馆个性化推荐存在的精度不高、智能性差、方式单一、推荐规模与质量矛盾突出、推荐受众与信息来源比较固定等问题,分析了互联网、语义网、网格技术在数字图书馆个性化推荐领域的应用局限性。以此为基础,提出基于语义网格的数字图书馆个性化推荐体系结构与总体框架,初步形成面向分布、异构、海量信息环境的数字图书馆个性化推荐解决方案。
关键词：
数字图书馆 个性化信息服务 语义网 网格
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