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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
蒲姗姗
[目的/意义]为提高科研合作水平,辅助学者发现符合需求的科研合作专家,提出一种考虑知识互补的专家推荐模型,以此来探究专家的知识结构与学术影响力,发现最佳的科研合作团队。[方法/过程]首先,通过主题模型对候选专家发表的科研论文进行内容分析,获取候选专家的知识结构;然后,根据专家的知识结构特征,结合当前学者的科研需求对候选专家进行聚类;最后,选取每个类簇中学术影响力最高的专家组成知识互补的专家组。[结果/结论]改进后的模型利用真实数据集进行了验证,实验结果表明,考虑了专家知识互补情况下的推荐模型比传统模型有更好的效果。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
叶春蕾 邢燕丽
[目的/意义]为了解决研究生用户面临的检索问题,提出一种基于LDA和社会网络中心度分析的个性化检索推荐模型。[方法 /过程]首先,该模型以研究生学科专业为个性化特征,并据此选择相应的数据源。其次,该模型使用LDA识别主题内容,以完成全面知识的展示。再次,该模型根据用户提交的检索词在相应的关键词-主题共现网络中进行社会网络中心度分析,以完成用户相关知识的推荐。[结果 /结论]实验表明,该模型能够很好地解决研究生检索中个性化特征、全面知识展示以及相关知识推荐三大问题,其有效性得到一定程度的验证。
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
丁德红 方逵 王娟 朱幸辉
针对专门的农业知识库,使用基于内容过滤的推荐方法,建立了农民用户兴趣模型和文档特征模型。在用户兴趣模型和文档特征模型中,针对特征项在不同表空间的分布情况,以及HTML文档结构对特征项权重的影响,通过改进传统特征项提取算法,提高了推荐模型的精度。结果表明,随着用户数的增加,农业信息推荐模型的查准率和查全率不断加大,说明模型的精确度不断提高。
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
涂海丽 唐晓波
【目的】构建社会化电子商务环境下基于标签的个性化商品推荐模型。【方法】综合考虑用户使用标签的频率和时间因素计算用户的兴趣偏好;基于标签层次特征和电子商务网站中关于商品特征的检索条件,构建某一主题商务社区中商品本体;利用本体规范化用户标签语义,并对商品进行分类;寻找含有用户偏好的类簇,计算该类簇中商品与用户偏好商品的相似度,将用户未标注过的商品与用户偏好相似度高的商品推荐给用户。【结果】从翻东西网站上随机选取200个活跃用户关于热门商品的标注信息进行分析,验证该模型的有效性。【局限】在计算用户兴趣偏好时,只
关键词：
用户标签 商品本体 用户偏好 推荐模型
[期刊] 情报科学
[作者]
崔金栋 杜文强 关杨 罗文达
【目的/意义】随着LDA模型成为微博信息推荐的主要工具,众多的LDA演化模型的使用问题成为研究者亟待解决地问题。【方法/过程】首先,从演化发展角度对LDA模型运行机理进行了解析,揭示了模型使用的先决条件和算法内涵;其次,从不同需求的视角揭示了RB-LDA、RT-LDA、C-LDA、MB-LDA等扩展模型对LDA模型的功能性补充;最后,提出LDA模型的技术演化方向。【结果/结论】结果表明可利用微型本体来提升语义性、利用多种模型融合来提升精度、利用大数据来提升数据质量是LDA模型未来的演化方向,可使LDA模型
关键词：
LDA 模型融合 本体 大数据
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
时倩如 李贺 沈旺 刘嘉宇 田聪淼
[目的/意义]针对缺乏辅助信息的场景，为更好地挖掘用户偏好，从用户项目间的交互信息中挖掘高阶关系特征，并综合考虑全局和局部层次上的交互关系，提出一种基于高阶和低阶交互关系的深度学习推荐模型（HLRec）。[方法/过程]从原始交互数据中构建超图和二分图两种子图，分别显式建模用户项目间高阶和低阶交互关系；使用关联矩阵表示高阶交互关系特征，异构图神经网络提取低阶交互关系特征；融合高阶与低阶交互关系特征，并输入到深度生成模型变分自编码器（VAE）中学习用户和项目的表示向量；根据模型预测的用户项目间匹配概率完成Top-k个性化推荐。使用公开数据集MovieLens-1M验证提出的模型。[结果/结论]实验结果表明，在Top-20推荐中，与相关基线模型相比，本文模型的Recall、Precision和NDCG分别提高了4.18%、3.20%和3.41%。
[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] 情报理论与实践
[作者]
胡吉明 张蔓蒂
社会网络环境下用户小众化需求和资源长尾分布特征,要求推荐策略从大众化向小众化转变。文章在分析社会网络环境下用户小众化需求特征和推荐策略变革的基础上,引入用户与资源之间的关联关系,提出了社会化小众推荐策略。根据物理动力学中物质扩散和热传导能量分配理论,分析了基于用户—资源二部关联图的社会化小众推荐机理,构建了社会化小众推荐模型,并在典型的社会化书签服务中进行了相应的实证分析,以期提升资源推荐的个性化效果。
关键词：
社会网络 社会化推荐 二部关联图
[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] 数字图书馆论坛
[作者]
靳健 杨海慈 李凝 耿骞
评审专家遴选是会议、期刊等投稿论文评审的一项重要步骤。本研究首先依据主题在学科中出现频率,分析待评审论文及候选专家论文的主题重要性;其次,综合考虑主题重要性,构造整数优化模型以高效地为多篇待审文稿推荐评审专家,并加入专家专长与投稿论文的匹配度、评审专家权威性、评审专家工作量分配等因素以满足专家推荐的现实需求;最后,从平均覆盖率、人均审核率和重要性匹配度三个角度对本模型的有效性进行验证。结果表明,提出的优化模型可以较好地完成专家推荐任务。
关键词：
评审专家推荐 主题契合度 整数优化
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
余以胜 陈咏晖
[目的/意义]挖掘潜在好友关系并进行精准的好友推荐服务,已成为社交网络领域研究的热点,基于用户属性—关系相似度的好友推荐模型研究旨在增强用户忠诚度以及在线社区活跃度,提升社区的信息服务准确性和效率。[方法/过程]通过融合用户链接关系与属性特征,提出用户属性—关系相似评价体系;采用因子分析法,计算得出各项目权重以及综合得分;据此构建社交网络相似度矩阵,基于派系划分方法,对用户进行划分分区,最终实现好友推荐服务。[结果/结论]实验结果表明,运用派系划分的基于用户属性—关系推荐模型在推荐列表长度受限情况下的整体表现较优,有效提高推荐精准度。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
唐晓波 祝黎 谢力
随着社交网站用户爆炸性增长,寻找与自己兴趣相投的潜在朋友越来越困难。为了有效解决以上问题,基于社会关系理论中的同质性理论和三元闭包关系理论,分别从社会关系和内容两个维度向社交网络用户推荐志同道合的朋友。并利用LDA的扩展模型UserLDA对新浪微博用户进行兴趣主题建模,通过用户-主题概率分布矩阵计算用户相似度,以进行TopN二级好友推荐。在真实微博语料库上进行试验表明该推荐算法有较好的准确性和多样性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
蒋玉石 史本山
本文在对已有计算口碑价值的模型进行回顾和评价的基础上,认为影响口碑价值大小主要有4个变量。为使预测更为准确、灵活,文章考虑到个体顾客之间的异质性和风险性,提出了一种基于Monte Carlo模拟的口碑推荐价值改进模型,给出了具体的算例,并指出了进一步研究的方向。
[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。
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