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[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] 中国远程教育
[作者]
赵学孔 徐晓东 龙世荣
针对学习者差异性构建个性化学习系统受到国内外众多研究者的关注。本文从学习者角度出发,提出了一种基于B/S模式的自适应学习系统(Adaptive Learning System,ALS)个性化推荐模型,以学习者和领域知识建模为基础,并通过对学习者的学习风格、认知水平与领域知识元对象特征之间进行关联规则匹配实现个性化推荐。最后,通过实验设计、实施以及数据分析对系统原型的有效性进行了验证。实验结果表明,本研究成果能够较好地促进学习者知识建构,有效改善学习者的学习效率和学习效果。
[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] 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
[期刊] 中国成人教育
[作者]
宋原
大数据支持下的自适应学习为终身教育提供了符合要求的方案和任务,使学习者的综合素质得到提升。个性化自适应学习使得具有不同需求的学习者可由自身需要来选择准确而有针对性的资源,使学习者能够及时调整学习状态,选择适合自身的学习资源。
关键词：
大数据 终身教育 个性化 自适应学习
[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
潘旭伟 李泽彪 祝锡永 邵晨曦
针对个性化信息服务(PIS)中用户信息需求获取的准确性和可靠性较差、自适应性不够等问题,提出采用基于情境感知和本体的方法来实现信息服务的自适应个性化。在分析PIS需求的基础上,设计了情境感知的信息服务自适应个性化过程,并对该过程实现的关键问题展开系统研究。应用实证研究验证了提出方法的有效性。
关键词：
信息服务 个性化 情境感知 本体
[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] 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]
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] 图书馆学研究
[作者]
田磊 任国恒 王伟
图书借阅是图书馆最基本的服务,根据用户的借阅爱好为其自动地推荐相关图书是解决图书借阅效率与可靠性等问题的关键。为了提高图书推荐的准确率,本文利用改进的K-mean算法对借阅用户的类别与偏好性进行了系统的分析,然后通过构造用户借阅偏好性矩阵与用户相似性度量,采用协同过滤算法实现了图书借阅的个性化推荐。实验结果表明,本文算法可根据用户的借阅爱好准确地为其推荐图书,整体上具有较高的性能。
关键词：
图书推荐 协同过滤 聚类分析 阅读偏好
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文献计量分析
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