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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
刘扬
文章分析了学术信息推荐的特性和学术信息质量的影响因素,认为信息质量是提升学术推荐系统性能的重要影响因素。并归纳、分析了推荐系统用户满意度变量,重点考虑了信息质量、信息内容和信息协同3个影响因素,构建了包括信息表述、用户偏好获取、混合推荐、信息质量评估和综合评分5个模块的混合推荐模型,并简述了其实现步骤与方法。
关键词：
学术信息 信息质量 算法 推荐模型
[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]
徐勇 陈建国 胡凌云 张林 周善英
文章从内涵和外延两个角度研究了科技文献相似性度量问题,首先从科技文献内涵的角度在文献特征词字符匹配基础上采用泛化方法将待推荐文献关键词与当前文献关键词及其父/子关键词进行匹配;然后从外延角度结合科技文献项目的特点将文献共引因素引入文献相似性度量;最后根据关键词泛化相似度和共引关联度定义混合相似度(HS)对候选科技文献进行排序推荐,理论分析和实验数据表明,该算法能够在一定程度上避免遗漏"特征词字符不同,但语义相似"科技文献的问题。
关键词：
科技文献 语义关系 相似性度量 算法
[期刊] 华东经济管理
[作者]
范进
顾客资源是企业最重要的资源之一,在个性化大潮的推动下,能否为顾客提供差异化、个性化的产品和服务成为企业运营成败的关键。文章在分析传统个性化推荐算法的基础上,利用模糊数学的知识,提出了一种基于多元混合准则模糊模型的个性化推荐算法,并通过算例进行演算。算例证明该算法易于进行计算机模拟,易于推广。
关键词：
推荐算法 模糊模型 混合准则
[期刊] 统计与决策
[作者]
何慧
文章针对目前推荐算法中的数据稀疏性问题,基于商品类别属性和用户评分矩阵,建立了一种混合推荐算法。首先基于用户的购买行为和商品属性特征,利用高斯模型构建了商品类型偏好模型。然后基于用户的评分矩阵,利用矩阵分解建立用户对未评分商品的偏好预测模型。最后融合用户商品类型偏好和商品偏好,产生推荐结果。实验结果表明,与其他解决数据稀疏性的推荐算法相比,提出的算法不但可以显著的提高推荐精度,且可以有效的减少候选商品数量,提高计算效率。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
屈冰洋 王亚民
[目的/意义]传统的科技信息文献推荐模型没有充分挖掘科技信息文献以及科研人员的本身特征,因此,文章结合深度学习技术获得健壮的用户及文献特征,提高推荐精度。[方法/过程]在传统概率矩阵分解模型中加入科研人员合作作者以及文献文本信息来构建推荐模型。首先,堆叠去噪自编码器(SDA)利用科研人员合作作者信息提取用户特征;其次,融合注意力机制的双向长短时记忆网络(BiLSTM-Attention)利用文献文本信息提取文献特征;最后,在概率矩阵分解方法中,加入用户特征矩阵和文献特征矩阵,从而预测科研人员偏好,实现个性化科技信息文献推荐。[结果/结论]通过实验证明,新提出的方法在模型上具有更好的拟合准确度,提高了推荐效果。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
李洁 张国标 周毅 郗玉娟 杨金庆
[目的/意义]为实现科技文献推荐场景要素的交互增强，将各要素交互特性捕捉问题转化为多任务共同优化学习问题，构建基于动态多任务学习的科技文献推荐模型，以进一步提升科技文献推荐性能。[方法/过程]采用多任务学习方法，针对科技文献推荐要素可采集的关键特征进行子任务解构，借助多头注意力机制，进行子任务交互关系的动态学习，在动态学习各任务交互关系的基础上设计科技文献推荐模型。[结果/结论]根据CiteULike数据实验结果，所构建的DMRSTL模型在3个评价指标上均显著优于对比模型，最高差值为AUC指标提升15.51%,MRR指标提升11.90%,nDCG@5指标提升16.45%，且通过任务组合对比实验进一步表明，借助推荐要素的交互增强，可以有效提升科技文献的推荐性能。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
颜端武 陶志恒 李兰彬
文章研究了一种基于ＨＤＰ主题模型的主题文献自动推荐方法，并将其应用于专题情报服务领域知识库构建平台系统的开发。该方法在中文分词和词性标注的基础上，进行文献特征的预筛选获得特征词频分布矩阵，通过ＨＤＰ主题模型生成各文献与文献集的主题分布矩阵，利用余弦相似度计算与时间阈值加权，生成每篇文献的相关文献集并进行主题文献自动推荐。选取雷达领域语料为样本，在面向专题情报服务的领域知识库构建平台系统中进行了主题文献推荐的模块设计和实际应用。
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
张婧 陈增照 段超 王虎
当前，从海量的互联网信息中获取满足用户需求的视频资源变得越来越困难，用户面临严重的信息焦虑和信息过载问题，然而各种辅助信息中蕴含着大量的与用户兴趣偏好及项目特征相关的信息并没有在经典推荐系统中得到利用.鉴于深度学习在特征提取和注意力机制在特征选择方面的突出表现，充分有效利用各种辅助信息缓解矛盾是当前研究的热点和难点问题.针对以上问题，该文提出了一种新颖的利用文本上下文信息的深度混合推荐方法.该方法将视频标题和视频简介组合，经过预训练的词嵌入模型Glove转化为词向量，通过融合多头注意力机制的卷积神经网络提取项目潜藏因子，再结合概率矩阵分解实现用户对视频资源的评分预测.在ML-100k、ML-1m、ML-10m、Amazon四个公开数据集上的实验结果表明，该研究提出的方法结果优于PMF、CDL、ConvMF等基线模型.
[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
赖院根
信息超载和语言障碍影响我国科研人员对外文科技文献的有效获取,如何提高获取效率成为亟待解决的问题。个性化推荐能很好地处理信息超载现象,但当前国内外相关研究都基于单一语种进行,多语种环境下的推荐研究非常缺乏。本文提出网络环境和海量数据背景下的科技文献跨语言推荐模型,并论证用户兴趣特征抽取、语言转换和混合推荐等步骤。利用Web日志挖掘技术,分析基于多种信息行为的整合分析方法抽取用户兴趣特征,以分类表作为参考体系建立用户兴趣表示模型,在用户—特征词转化为用户—类目矩阵的基础上开展推荐研究。
关键词：
科技文献 个性化推荐 跨语言 用户分析
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
李湘东 胡逸泉 黄莉
探索对多种类型文献进行混合分类组织时LDA主题模型的可行性及优越性。以图书、期刊、网页等不同类型的馆藏文献作为实验对象,分别采用LDA主题模型与VSM模型对实验材料进行建模,采用SVM算法实现文本混合自动分类。仿真实验表明:LDA主题模型相对VSM模型具有一定优势,混合自动分类准确率最大差距达19.9%;图书与学术性期刊、网页与非学术性期刊之间的混合分类效果较好,分类准确率可达72%以上。实验证明LDA主题模型对实现多种类型文献统一组织具有较高的可行性和适用性。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
张敏 丁弼原 马为之 谭云志 刘奕群 马少平
近年来基于矩阵分解的协同过滤算法在评分预测上取得了显著成果,但仍未能很好地解决冷启动、数据稀疏等问题。因此,如何将评论信息引入推荐系统以缓解上述问题成为研究的热点之一。该文尝试基于深度学习来加强个性化推荐,提出将层叠降噪自动编码器(stacked denoising auto-encoder,SDAE)与隐含因子模型(latent factor model,LFM)相结合的混合推荐方法,综合考虑评论文本与评分,以提升推荐模型对潜在评分预测的准确性。在常用大规模公开Amazon数据集上进行的测试结果表明:与
关键词：
深度学习 协同过滤 混合推荐
[期刊] 图书情报工作
[作者]
陈海华 孟睿 陆伟
[目的/意义]学术文献引文推荐是指对于给定的学术文献,自动化地为其推荐合适的引文和参考文献。借助于引文推荐,用户可以在一定程度上提高撰写学术文献的效率,降低对重要相关文献的漏引。[方法/过程]分析国内外引文推荐研究的最新进展,阐述引文推荐问题的演化过程,从局部引文推荐和全局引文推荐等方面对引文推荐进行梳理,重点归纳文档相似性、主题模型、翻译模型、协同过滤和混合推荐等5种引文推荐常用方法,并总结引文推荐常用数据集和测评方法。[结果/结论]已有引文推荐研究的主要问题在于未考虑用户偏好的动态变化性及研究领域的综合性,在用户研究和实际应用方面仍有所欠缺;未来引文推荐的研究可运用语义化表达方法和自然语言...
[期刊] 图书情报工作
[作者]
陈海华 孟睿 陆伟
[目的/意义]学术文献引文推荐是指对于给定的学术文献,自动化地为其推荐合适的引文和参考文献。借助于引文推荐,用户可以在一定程度上提高撰写学术文献的效率,降低对重要相关文献的漏引。[方法/过程]分析国内外引文推荐研究的最新进展,阐述引文推荐问题的演化过程,从局部引文推荐和全局引文推荐等方面对引文推荐进行梳理,重点归纳文档相似性、主题模型、翻译模型、协同过滤和混合推荐等5种引文推荐常用方法,并总结引文推荐常用数据集和测评方法。[结果 /结论]已有引文推荐研究的主要问题在于未考虑用户偏好的动态变化性及研究领域的综合性,在用户研究和实际应用方面仍有所欠缺;未来引文推荐的研究可运用语义化表达方法和自然语...
[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
文献操作()
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