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[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] 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]
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]
唐晓波 张昭
文章提出一种基于混合图的在线社交网络个性化推荐系统,将用户社会关系网络和社会化行为融入信息推荐。该系统包括模型构建、推荐流程和算法设计三部分。首先构建了用户资源混合图,并讨论了混合图的构建方法及权重设置,再在构建的混合图上采用重启动随机游走进行顶点间相似度计算,得到个性化推荐列表,进行推荐。
关键词：
社交网络 个性化推荐系统 用户
[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] 情报理论与实践
[作者]
贺桂和 曾奕棠
针对当前电子商务平台商品推荐中存在的不足,提出借助于本体技术和Agent技术,实现基于情境感知的电子商务平台个性化商品的推荐。对电子商务平台的情境要素进行了分析,探讨了电子商务平台情境感知的内涵;构建基于情境感知的电子商务平台个性化商品推荐模型,分析模型的组成部分;对模型运行的基本流程进行了介绍,重点分析情境获取、情境处理和规则匹配的实现方法;并对情境本体和商品本体的构建思路进行了分析。
关键词：
情境感知 电子商务平台 个性化 推荐服务
[期刊] 中国远程教育
[作者]
余燕芳 韩世梅
数字化学习以其高效、便利的优势成为终身教育体系构建中极为重要的学习方式。如何在资源丰富且平台林立的信息化环境中高效地搭建既能实现个性化资源推荐,又能实现学习成果和学习过程的统一管理,成为数字化学习环境中面临的重要课题。学分银行平台作为终身学习服务体系建设的信息化运行载体,成为终身学习信息化"立交桥"搭建的枢纽。依托学分银行平台建立的用户信息档案库为终身学习个性化推荐系统提供了基础数据,解决了资源初始推荐的冷启动问题。学分银行制度已成为国际上构建终身教育体系的通行做法,依托学分银行平台整合各类学习平台资源,
[期刊] 图书情报工作
[作者]
张建伟 李月琳 张泰瑞
[目的/意义]开展科研信息用户与知识服务平台个性化信息推荐功能的交互研究，有助于提升对用户推荐交互行为的理解，改善平台的推荐交互设计，从而提升推荐功能的用户体验；也可为优化推荐算法，提升推荐内容有效性提供指导。[方法/过程]招募36名参与者，采用实验研究方法，以CNKI和ScienceDirect为实验平台，利用Morae收集数据，开展用户研究。[结果/结论 ]研究揭示用户与推荐功能的交互行为、交互路径与交互路径链。主要揭示用户与个性化信息推荐交互的4个阶段、9种交互行为特征及4种交互路径类型；用户对推荐的关注源于检索结果无法满足他们的信息需求。研究发现采纳推荐能够启发用户，进一步影响他们与平台的交互。研究也表明，当前知识服务平台的推荐质量有待提升，用户对推荐的采纳使用率较低，常用的推荐交互路径较短，趋于简单化。
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
李广丽 朱涛 滑瑾 邱蝶蝶 邬任重 张红斌 姬东鸿
传统协同过滤推荐模型仅处理稀疏的评分数据,未深入挖掘用户及对象的潜在语义,且用户喜好信息也未充分利用.围绕旅游景点推荐这一热点问题,提出全新的混合分层抽样统计与贝叶斯个性化排序的推荐模型:采用分层抽样统计及主观赋值评价法刻画用户旅游喜好;基于矩阵分解算法(Matrix Factorization,简称MF)分析用户及对象(景点)的潜在语义,运用贝叶斯个性化排序算法(Bayesian Personalized Ranking,简称BPR)对推荐模型进行优化;综合用户旅游喜好信息及BPR优化结果,生成混合推荐列表.在新的"Wisdom Tourism"数据集上进行仿真实验.实验表明:推荐模型的RMSE、MAE、F1值较最强基线分别提升16.59%、10.05%、5.04%;相比于分层抽样统计方法,BPR算法在推荐过程中发挥更显著的作用.
[期刊] 商业经济研究
[作者]
刘泓霆 路瑶
本研究构建了电商平台个性化智能推荐、产品涉入度与消费者购买决策的理论模型，实证分析了个性化智能推荐对消费者购买决策的影响机理。结果表明：电商平台个性化智能推荐（信息呈现、系统交互与社群影响）与产品涉入度均对消费者购买决策有明显的正向作用；产品涉入度在个性化智能推荐和消费者购买决策的关系中发挥了部分中介作用。
[期刊] 管理科学
[作者]
姚凯 涂平 陈宇新 苏萌
个性化推荐系统已成为各大电商向消费者提供个性化购物体验的重要工具之一,通过推荐系统,商家可以提高收入和消费者满意度。但传统推荐系统通常只利用消费者在当前网站的历史信息推荐个性化商品,无法获得消费者在其他网站的数据来优化推荐效果。大数据时代,一些第三方公司抓住机遇,利用不同公司的多源大数据提供更好的个性化推荐服务。然而,这种新型的推荐系统对消费者购物行为的影响存在极大的未知性。探究基于多源大数据的个性化推荐系统对消费者购物行为的影响。为了建立推荐系统与消费者购物行为之间的因果关系,采用实地实验有效地避免传统研究方法存在的内生性问题,并具有较好的外部有效性。一方面,基于内部数据和外部数据构造解释性变量,探究内部数据特征和外部数据特征与推荐效果之间的关系;另一方面,通过检验消费者特征与内外部数据的推荐效果间的交互效应,进一步分析外部数据和内部数据的推荐效果如何随消费者的特征变化,帮助企业更好地利用多源大数据提升推荐效果。研究结果表明,基于内部数据的推荐系统能够显著提升消费者点击个性化推荐商品的概率,可以降低消费者决策时间,激励消费者浏览更多的商品。外部数据的推荐效果不仅与外部公司网站的用户数量相关,也会受到外部网站与当前网站的关联程度的影响。消费者特征对基于内部数据和外部数据的推荐效果起调节作用,如果消费者是当前网站的老用户,利用该消费者在当前网站的内部数据提供个性化推荐的效果更佳。通过分析基于多源大数据的推荐效果对消费者购物行为的影响,进一步完善个性化推荐领域的理论框架。研究结果对如何利用多源数据构建更加有效的推荐系统具有重要指导价值,并为不同网站之间的数据共享机制提供重要的管理建议。
[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] 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]
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]
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。
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