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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
邵康 张建伟
文章提出的基于Web文本挖掘的个性化推荐模型是从Web交易事务中挖掘出与当前用户会话相似度最高的会话集,该模型将BM25F运用到了文本挖掘中。BM25F模型最初用在搜索引擎中,在个性化推荐中用来计算文本文档的相似性是可行的,并且通过实验分析,其推荐结果更加优于传统的TF*IDF模型,因为BM25F计算的权重精确度大幅提高,进而提高了推荐的精确度。此外该模型能有效地跟踪用户的当前偏好,对用户随时改变兴趣偏好能及时作出响应。
[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]
李广都 李勇
论述了基于Web挖掘的个性化服务研究 ,提出了利用Web挖掘方法的个性化服务研究中的用户聚类、Web页面聚类、用户频繁访问路径发现算法及用户访问路径优化算法。利用这些算法得到的个性化信息可以准确把握用户兴趣模式并对Web信息资源的组织方式进行有效更新 ,从而提高网络信息服务效率 ,为用户提供“一对一”的具备自适应性的智能个性化服务
关键词：
Web 数据挖掘 算法/个性化信息服务
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
郭秋萍 王全兰
基于Web挖掘的理论与技术,设计了一个图书馆服务推荐系统模型。该模型采用离线部分挖掘与在线部分挖掘相分离的思路,解决了服务推荐的实时性与准确性的平衡问题。并重点针对在线部分的推荐算法,给出了具体构建方法及其实现过程,为同类研究提供了一种有益参考。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
苏玉召 赵妍 许德山
Web个性化研究的关键技术是推荐系统,其作用是根据用户模型推荐个性化内容,当前推荐技术的研究主要包括四种模式:基于规则过滤、基于内容过滤、基于协作过滤和混合过滤模式。前三种工作模式采用的是传统技术和方法,根据当前推荐系统研究的重点和热点,提出一种Web个性化应用的智能过滤推荐模式。智能过滤推荐模式组合采用以上三种工作模式的优点、避免前三种单一模式的缺点。该方法的突出特点是根据离线学习模型提取的用户偏好特征,实现在线智能推荐。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王绪林 刘培刚
Based on the latest technologies used in Web usage mining,this article mainly discusses the individual information service to Web users It gives many Web log based user clustering algorithms and Web page clustering algorithms These Web mining technologies can be used to effectively mine the chara...
[期刊] 统计与决策
[作者]
李延来 蒲云 姚建明
本文利用粗糙集中不完备信息系统的有关方法实现了个性化需求的挖掘过程,并对建模过程的主要步骤和关键问题作了详尽的阐述。应用实例表明:该模型是合理和可行的。
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
陈梅梅 薛康杰
【目的】在基于张量分解的个性化推荐中,解决因UGC标签冗余、热门标签和资源影响用户个性化兴趣所导致的推荐准确性降低问题。【方法】提出一种改进的基于张量分解模型的个性化推荐算法,引入标签综合共现结合谱聚类的方法,借鉴TF-IDF中IDF的思想提出一种基于共现标签和资源的热门惩罚机制,对基于三元关系的初始张量进行重新定义。【结果】基于Last.fm数据集的仿真实验结果表明,从准确率、召回率和F1值各项指标上,本文提出的算法均有良好表现,综合共现谱聚类的引入使得推荐算法在F1值上平均提升5.91%,基于IDF改
[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
[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]
张玉峰 张婧
本文简要介绍了不良信息的概念和分类,有针对性地分析了国内外不良信息监测的研究现状与问题,综合应用文本内容特征分析、文本分类分析等挖掘方法,构建了W eb文本不良信息监测模型,提出了文本不良信息监测算法。
关键词：
数据挖掘 不良信息 信息监测
[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] 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]
卞艺杰 赵喆 张庆龙 陶飞飞 邹银马
针对机构知识库资源推荐准确率低的问题,提出基于本体加权向量模型的改进方法,并使用此方法表示机构知识库用户模型,进而给出基于隐性信息和显性信息的兴趣权重计算公式,提出了个性化推荐的总体架构。通过实例验证,该模型在个性化推送系统中的应用可提高系统查全率和查准率。
关键词：
本体 资源推荐 用户模型 机构知识库
[期刊] 情报科学
[作者]
杜巍 高长元
【目的/意义】移动互联网时代,移动电子商务用户的个性化信息需求具有极强的情景依赖性与感知信任性,针对目前移动商务信息服务个性化和准确性较低,提出融入用户个性化情景与用户间信任关系的推荐模型。【方法/过程】首先,通过用户当前情景和历史评分数据计算出对每个用户即时信息需求影响最大的K个情景要素,以此构造用户个性化情景,然后结合不同信任环境下的用户信任度矩阵改进已有的不同信任信息环境下用户情景兴趣推荐方法,进而进行项目推荐。【结果/结论】通过Movie lens与Book-Crossing数据集对本文提出的算法
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个性化情景 移动商务 信任关系 推荐模型
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