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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
陈添源 梅鑫
［目的/意义］构建多源数据融合获得细粒度的用户画像标签，加强和提升服务场景的用户画像识别与精准推荐，对于洞察用户需求、开展群体精准营销、提高用户忠诚度等有着重要的参考意义。［方法/过程］融入服务场景构建多源数据融合的用户画像识别与推荐分析框架，以用户价值模型RFM重构表征用户行为的RFCLS标签，采用LDA模型提取用户资源使用偏好的文本语义标签，继而将用户属性、用户行为和资源使用偏好等多源异构数据汇聚成用户画像标签体系后，选取随机森林模型对不同标签组合展开用户画像识别的模型训练和分类性能评估。［结果/结论］实证研究表明，与单一的数值型或者文本型画像标签体系相比，多源数据融合的用户画像模型提升了用户画像识别和分类的精准度，有效支撑高校图书馆开展更为针对性的营销服务策略和个体精准化服务推荐。
[期刊] 图书馆
[作者]
刘海鸥 李凯 姜波
用户画像和资源画像作为一种数据分析工具能够对移动图书馆中的读者和图书资源进行深入分析和描述,两者的情境化融合更能为移动图书馆推荐系统的资源聚合提供新的思路。文章首先从理论意义、主要目标方面对用户画像和资源画像情境化融合进行了学理分析;其次,介绍了画像的构成要素,并依据画像的构成要素进行数据获取、标签提取与模型构建;最后,从维度、层次和路径三方面对用户画像和资源画像的情境化融合进行了详细阐述。
[期刊] 情报学报
[作者]
夏立新 杨金庆 程秀峰
为了提高群组推荐模型中推荐结果的准确度问题,本文研究并提出了一种融合情境信息的群组推荐模型。首先,获取用户行为情境数据,同时发掘提取单个用户行为的偏好;其次,计算单个用户行为相似度,进行群组聚类发现;然后,融入情境信息挖掘群组行为特征,并构建群组行为偏好特征向量,最后结合协同推荐思想,将群组作为整体,和其他群组对项目的历史评分进行协同,形成预测评分。在实验中,我们通过分析用户的操作流,提取了主题序列特征,然后融入了经典情境信息,得出推荐结果。结果表明,使用该模型得出的排序靠前(6位)的推荐结果较之传统(非情境)的群组推荐方法具有更高的准确性。因此,该模型更适用于移动环境下的群组推荐。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
范晓玉 窦永香 赵捧未 周潇
[目的 /意义]大数据时代需要将"人"数据化,科研人员也需要数据化。科研人员画像的建立,对于科研管理层全面了解科研人员的信息、客观评价其研究水平等有重要作用,可以作为分析科研人员研究行为或专家推荐的基础,提高科研管理效率。[方法 /过程]首先提出科研人员画像的概念,认为其是描述科研人员信息的标签的集合。其次,以个人主页、知网、基金网等多个异构数据源的数据为基础,提出融合多源数据的科研人员画像构建方法,分别从科研人员的基础属性、科研偏好和科研关系三方面形式化描述了科研人员信息,并提取各个维度的标签,以可视化的方式展示其画像。最后,分别以国内外两位科研人员为例,说明了科研人员画像构建方法的可行性。[结果 /结论]科研人员画像的构建适用于国内外的科研人员,能够全面描述科研人员信息并直观展示出来。
关键词：
科研人员画像 多源数据 用户模型
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
叶颖
随着智慧图书馆发展的深入，越来越多的智能化设备与智慧化系统应用到图书馆各业务流程，各类用户数据不断生成。这些多源且异构的数据能够为图书馆用户画像提供新的分析角度，拓展个性化推荐范围，成为图书馆智慧服务拼图的重要组成部分。文章利用智慧图书馆框架将多源数据按照空间、资源、服务三要素进行汇总与融合，依照用户、资源、关联关系三个维度进行重构，使用相似度进行多角度的个性化推荐。推荐结果表明，多源数据融合的推荐方法能够进行馆藏相似资源、相似用户、相关资源的推荐，还能对未收录的信息资源进行推荐，满足多种场景下的智慧图书馆个性化推荐服务需求。
关键词：
相似度 数据融合 数据重构 推荐服务
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张杨燚 谢辉 毛进 李纲
[目的/意义]随着城市大数据规模和类型特征日益复杂与丰富,智慧城市建设的关键不再是基础信息设施,而是面向城市多源数据的融合及应用服务。[方法/过程]文章以城市物理、社会及信息三元世界下多源数据为研究对象,以城市多源数据融合对利用智慧数据呈现城市全景数字脉络的城市数据画像构建流程的支持与服务为研究目标,首先通过剖析城市数据画像构建路径明确融合框架;然后进一步展开城市数据画像数据内容及特征需求分析,并以霍尔三维模型为指导构建出城市数据画像智慧数据需求模型;从而自底向上地刻画出城市多源数据分层融合过程及其具体策略与融合规则,最后以典型应用场景描绘出城市数据画像多源智慧数据汇聚关联的服务设想。[结果/结论]研究体现出多源数据融合对城市数据画像构建的协同创新支持作用,对智慧城市下以多源大数据共享和关联为驱动力的智慧数据转化和智慧服务生态建设具有重要的现实价值与战略意义。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王征 谢奉君
用户与资源信息发掘深度不足阻碍了推荐服务在高校图书馆中的应用。针对上述问题,提出了基于多源信息融合的高校图书馆推荐系统的基本原理与结构、组成模块与运行流程,并给出了基于灰色关联度的信息融合与功率谱估计的推荐关键技术与方法。实验结果证明,该系统具有较高的读者覆盖率、准确度以及召回率,为图书馆的网络化与自动化建设提供了新思路。
关键词：
图书馆 数据挖掘 多源信息融合 推荐系统
[期刊] 图书情报知识
[作者]
夏立新 胡畔 刘坤华 翟姗姗
[目的/意义]旨在提高在线健康社区信息服务水平，满足患者用户不同场景下的深层次信息需求。[研究设计/方法]融入信息推荐服务的场景要素，通过分析在线健康社区用户信息需求，确定场景划分标准继而划分推荐场景，从而识别不同场景要素标签，构建用户画像概念模型，并采用RFM模型对采集到的在线健康社区用户数据进行精细化筛选运营，借助形式概念分析的方法实现在线健康社区用户画像模型构建，并以“甜蜜家园”为数据源实现糖尿病在线健康社区用户画像构建和标签聚类。[结论/发现]通过深度挖掘聚类，发现在线健康社区“观望型”“宣传型”“高产型”和“经验型”四类用户群体及其健康信息需求。[创新/价值]以信息推荐服务模式为导向，聚焦于用户画像构建的整体流程，此研究视角有助于在线健康社区优化服务水平，提升用户满意度。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
周群 化柏林
大数据环境下,单一数据对科技决策支持的服务不充分、不全面,传统科技决策需求的获取方式较为被动,面对情报用户的决策需求愈加复杂的状况,增加了对用户情报需求描述、情报需求解读与情报服务的难度。为协同利用多源数据,使不同来源的信息相互补充,主动探测情报用户需求,提出一种基于多源数据融合的科技决策需求主题识别方法,以我国科技部机构用户需求主题识别为例,综合多源文本数据结合主题强度分析确定科技部机构用户的重点关注领域主题,确立主题属性,对需求主题在各个主题属性文本中进行词向量计算,从而主动识别出细粒度更高的机构用户科技决策需求主题。通过以科技部机构用户需求主题识别为例,融合多源数据相互补充印证,实现了主动捕获与探测用户的情报需求,从而对用户需求的掌握更加客观、合理、有效,丰富了情报服务的模式,为情报服务变被动为主动提供新理念、新方法。
[期刊] 科技进步与对策
[作者]
王宏 刘沁莹 胡玉峰 王庆红 周育忠
新兴技术在科技革命和产业变革中发挥着重要作用,准确把握新兴技术发展方向有助于国家政策制定和科技快速发展。融合学术论文和专利文献数据,构建一套新兴技术识别方法。通过主题N元语法(TNG)模型抽取和筛选技术主题,确定关键技术主题,通过量化新兴技术的5项特征指标:影响力、增长性、连贯性、创新性、不确定性和模糊性,计算新兴指数得分,对多源数据融合新兴技术进行识别和预判。预测新兴技术未来发展趋势,可为电网领域可持续发展提供有价值的参考,验证研究方法的可行性和有效性。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
刘海鸥 孙晶晶 苏妍嫄 张亚明
[目的/意义]用户画像是通过深度挖掘用户人口统计学信息、消费行为、社会关系、情境信息而抽象出来的标签化画像,为揭示用户行为特征并进行个性化推荐提供了依据。[方法/过程]基于用户基本属性数据、用户行为属性数据以及用户情境属性数据抽象出了游客标签并进行了形式化表示,结合本体建模方法建立了游客的用户画像概念模型,在此基础上提出了基于用户画像的旅游情境化推荐模型并设计了一个景点推荐测试系统进行实验测试。[结果/结论]测试结果表明,基于用户画像的情境化推荐方法较好地融合了用户基本信息标签、行为信息标签与情境信息标签,获得了更优的推荐效果,验证了文章推荐方法的可行性。
关键词：
用户画像 旅游 情境分析 推荐服务
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
谭春辉 涂瑞德
[目的/意义]为提高群组推荐准确率和可解释性，针对现有的群组推荐方法较少关注群组内核心用户对群体兴趣的影响，综合考虑群组整体兴趣和群组内核心用户对其他用户的影响，提出融合群体兴趣和核心用户影响的群组推荐方法。[方法/过程]首先，借鉴h指数思想计算群组内每个用户的影响力，识别群组内核心用户；其次，利用LDA主题模型进行群体兴趣建模和核心用户兴趣建模；最后，综合考虑群组中用户自身兴趣和其受核心用户影响而产生的兴趣进行资源推荐服务。[结果/结论]对微博数据进行实证，验证了此方法的有效性。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
余传明 田鑫 郭亚静 安璐
[目的/意义]为识别并去除非理性投资者的网络评论,提升评论的专业程度与质量,促进理性投资,本文以识别股吧中的用户是否属于噪声投资者为研究任务,进行用户画像。[方法/过程]对股吧的用户发文内容进行深度用户表示学习(deep user representation learning),结合股吧用户的粉丝数量、影响力、关注量、自选股、吧龄、发帖量、评论量、访问量等行为特征,提出一种行为-内容融合模型(behaviour and content combined model,BCCM),并在标注数据集上进行实证与对比研究。[结果/结论]实验结果显示,该模型对噪声投资者识别的F1值为79. 47%,优于决策树方法(69. 90%)、SVM方法(75. 61%)、KNN方法(73. 21%)和ANN方法(74. 83%)。在噪声投资者识别这一特定用户画像研究任务中,通过利用深度用户表示学习引入文本内容特征,能够显著提升用户画像的各种评价指标。
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
余传明 龚雨田 赵晓莉 安璐
【目的】科研合作关系是一种重要的社会网络。为了促进科研合作,提高科研生产率,对金融领域的科研合作推荐模型进行研究。【方法】建立金融领域个人、机构和区域三个层面的科研合作网络,提出一种新的融合基于邻居节点和基于路径的网络特征的科研合作推荐模型,并从个人、机构和区域三个层面进行实证检验。【结果】通过对2000年到2014年刊载的68 905篇金融领域的文章进行分析并构建科研合作网络,在个人、机构和区域三个层面上,基于特征融合的链接预测方法的AUC值分别为84.25%、87.34%和91.84%,均高于基于邻居
[期刊] 情报学报
[作者]
武帅 杨秀璋 何琳
传统编目分类和规则匹配方法存在工作效能低、过度依赖专家知识、缺乏对古籍文本自身语义的深层次挖掘、编目主题边界模糊、较难实现对古籍文本领域主题的精准推荐等问题。为此，本文结合古籍语料特征探究如何实现精准推荐符合研究者需求的文本主题内容的方法，以推动数字人文研究的进一步发展。首先，选取本课题组前期标注的古籍语料数据进行主题类别标注和视图分类；其次，构建融合BERT (bidirectional encoder representation from transformers)预训练模型、改进卷积神经网络、循环神经网络和多头注意力机制的语义挖掘模型；最后，融入“主体-关系-客体”多视图的语义增强模型，构建DJ-TextRCNN (DianJi-recurrent convolutional neural networks for text classification)模型实现对典籍文本更细粒度、更深层次、更多维度的语义挖掘。研究结果发现，DJ-TextRCNN模型在不同视图下的古籍主题推荐任务的准确率均为最优。在“主体-关系-客体”视图下，精确率达到88.54%，初步实现了对古籍文本的精准主题推荐，对中华文化深层次、细粒度的语义挖掘具有一定的指导意义。
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