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[期刊] 南开管理评论
[作者]
廖觅燕 方佳明 杨晶晶 Md Altab Hossin
App推荐算法在实现用户和推荐内容精准匹配的同时也会导致“信息茧房”效应，加剧用户疲惫体验。基于用户应对过程理论，本研究将app用户的失实交互行为视为用户应对推送内容疲惫的一种重要“技术适应”，构建了移动app场景下算法推荐内容相似性用户应对模型。通过访谈和多轮问卷调查分析，结果发现：算法推送内容相似性导致的疲惫体验与知觉控制感共同决定了app用户随后采取的应对努力策略。问题聚焦应对正向促进了失实交互行为，而情绪聚焦应对则对失实交互行为具有负面影响。失实交互行为中介了问题聚焦应对与情绪聚焦应对行为对用户app持续使用的影响。研究结果打开了用户疲惫体验与产品持续使用之间的理论黑箱，丰富和拓展了现有在线用户疲劳感研究和用户适应应对理论。研究结果对移动端推荐系统的开发与改进具有实践参考价值。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
贾凡 康舒雅 江为强 王光涛
近年来,公开披露的漏洞数量越来越多,推荐算法可以帮助软件安全人员和漏洞爱好者找到自己真正需求和感兴趣的漏洞信息。但是用户与漏洞的交互矩阵比经典协同过滤推荐算法所分析的交互矩阵有更强的稀疏性,严重影响了协同过滤推荐算法的使用效果。这也是将漏洞直接作为推荐项目所必须面对的主要挑战。为了解决这一问题,该文引入漏洞相似性计算方法,在基于内容的推荐算法中强调漏洞之间的普遍联系,从而解决推荐算法的交互矩阵高稀疏性、冷启动等问题。同时,充分考虑多类型用户的特点,最终形成了基于相似性的多用户漏洞推荐算法。通过在公开数据上的实验表明,该算法能够实现比传统协同过滤算法更佳的准确性和有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王明佳 韩景倜
文章针对传统推荐系统在数据稀疏性情况下用户相似性度量精度不高的问题,提出了一种多维度用户相似性度量的协同过滤算法。首先根据用户-项目打分矩阵,考察用户共同评分项目数和用户活跃度对用户相似的影响,并计算用户的相似度;然后通过修正皮尔逊用户相似性计算用户的相似性;最后通过一个权值来控制两者的重要程度,综合计算用户的相似性。研究结果表明权重系数为0.4,即修正的皮尔逊用户相似性的占的比重较大时,推荐系统的推荐质量最好;同时多维度用户相似性度量的协同过滤推荐算法在MAE、召回率RE和准确率三个方面都要优于经典的余弦相似性协同过滤算法以及皮尔逊相似性协同过滤算法。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
邓胜利 段文豪 夏苏迪
[目的 /意义]算法推荐服务衍生的风险给人们的日常生活造成重大影响，厘清算法推荐服务风险的产生机制以及用户应对算法推荐服务风险的行为特征有助于进一步完善算法推荐服务体系。[方法 /过程]运用扎根理论，采用半结构化的访谈方式，一对一深度访谈30名网络用户，结合防护性行为模型和风险应对行为理论，探索算法推荐服务风险中用户的应对机制、影响因素以及决策路径。[结果 /结论 ]研究发现风险属性、传播渠道、平台特征和用户行为特征对算法推荐服务风险的传播产生影响；在风险传播的基础上，用户形成风险感知、利益相关者感知和防护性行为感知；用户在感知的基础上形成态度和效果评估，并以此为依据制定决策，采取不同的应对行为。最后从算法素养、风险参与和个体学习3个层次提出建议，以应对算法推荐服务风险。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
潘浩 高英铭 潘尔顺
在常用评论特征的基础上,提出了一种基于搜索引擎(如百度)的文本相似性方法获取评论与产品标题之间的相似性,并作为新的评论特征建立评论推荐模型。实验证明,引入评论与产品相似性特征可明显改进评论推荐机制的有效性,同时文本相似性评价的准确性可以借助搜索引擎得到较大提升。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王刚 郭雪梅
[目的/意义]将基于时间信息的用户兴趣序列引入推荐方法之中可以动态获取用户的兴趣偏好,提高推荐质量。[方法/过程]首先,通过用户对资源的访问顺序得到用户兴趣序列,并提取用户访问记录之间的最长公共兴趣子序列(LCISS)和全部公共兴趣子序列(ACISS),以此为基础计算用户之间的兴趣序列相似性;然后对用户行为量化,得到用户—项目评分矩阵;最后,将用户兴趣序列相似性与用户相似性度量相结合,提出了基于用户兴趣序列的改进协同过滤推荐方法。[结果/结论]文章提出的方法与基于用户协同过滤推荐和混合推荐方法在实验数据集进行比较,实验结果发现该方法在推荐效果上优于对比方法。此外,通过实验数据分析了推荐方法中的参数取值对推荐效果的影响。[局限]由于动态获取用户兴趣序列的变化,使得当用户数量及访问资源增多时,推荐的时间复杂度上升。
[期刊] 外国经济与管理
[作者]
王永贵 刘冬梅
本文基于社会影响理论,通过3个实验考察了突出用户之间相似性的框架和突出产品之间相似性的框架对消费者点击意愿的影响,并剖析了感知产品匹配性在其中所发挥的中介效应以及产品类型和推荐数量在其中所扮演的调节角色。研究表明：与突出产品之间相似性的框架相比,突出用户之间相似性的框架会使消费者产生更高的感知产品匹配性,进而增强其点击意愿。但这种框架效应会受到产品类型的调节作用：对于享乐型产品而言,突出用户之间相似性的框架往往更加有效；而对于实用型产品而言,突出产品之间相似性的框架则更加有效。而且推荐解释的框架效应只有在推荐数量为一个时才发生；当推荐数量为多个时,感知产品匹配性和点击意愿在两种推荐解释框架条件下均无显著差异。本文不仅推进了个性化推荐方向的研究,也拓展了社会影响理论和框架效应理论在市场营销领域的应用研究,并为企业实施个性化推荐策略提供了重要的实践启示。
[期刊] 外国经济与管理
[作者]
王永贵 刘冬梅
本文基于社会影响理论,通过3个实验考察了突出用户之间相似性的框架和突出产品之间相似性的框架对消费者点击意愿的影响,并剖析了感知产品匹配性在其中所发挥的中介效应以及产品类型和推荐数量在其中所扮演的调节角色。研究表明：与突出产品之间相似性的框架相比,突出用户之间相似性的框架会使消费者产生更高的感知产品匹配性,进而增强其点击意愿。但这种框架效应会受到产品类型的调节作用：对于享乐型产品而言,突出用户之间相似性的框架往往更加有效；而对于实用型产品而言,突出产品之间相似性的框架则更加有效。而且推荐解释的框架效应只有在推荐数量为一个时才发生；当推荐数量为多个时,感知产品匹配性和点击意愿在两种推荐解释框架条件下均无显著差异。本文不仅推进了个性化推荐方向的研究,也拓展了社会影响理论和框架效应理论在市场营销领域的应用研究,并为企业实施个性化推荐策略提供了重要的实践启示。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
李默 梁永全 赵建立
针对数字图书馆学术资源信息过载问题,提出了一种融合相似性评价、信任度与社会网络的学术资源推荐方法。该方法利用信任度分析与社会网络关系挖掘技术对协同过滤推荐方法进行了改进,并综合考虑了用户特征因素对推荐结果的影响。实验结果表明,本方法在预测准确度和覆盖率指标上均优于其他推荐方法,显著提高了学术资源推荐系统的推荐质量。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
王文韬 钱鹏博 丁雨辰 唐思捷 宋天骁 倪悦
[目的/意义]探索个性化内容推荐关闭后用户体验的变化与对持续使用意愿的影响，有助于相关监管部门正确恰当地规范算法不合理应用，促进算法相关行业健康有序发展。[方法/过程]在传统SOR理论框架的基础上引入前因维度构建用户持续使用意愿影响模型，采用移动经验取样法，在3天内追踪53位有长期使用移动社交媒体经验的用户在个性化内容推荐关闭后的使用体验和情绪变化数据，并结合实时问卷与半结构化访谈进行定量与定性的混合分析。[结果/结论 ]在个性化内容推荐关闭的情境下，信息质量下降和信息冗余度上升会导致用户产生焦虑和倦怠的负面情绪，弱化用户沉浸体验感知，促使用户产生不持续使用意愿。依据研究结果得出如下启示：算法层面，应当构建梯度管控机制，为用户提供多种个性化推荐强度选项以避免引发戒断反应；企业层面，应当优化信息分发体系，尊重用户信息知情权；社会层面，应当督促头部企业加强社会责任感，联合企业采取积极干预措施帮助用户缓解焦虑倦怠心理；学科层面，信息资源管理学科应当始终以用户为中心，警惕突变情境下的用户信息行为失衡，为促进信息环境健康持续发展做出更大贡献。
[期刊] 软科学
[作者]
宋博文 栾春娟 梁丹妮
结合专利文本特点提出具有针对性的特征工程思路，整合BERT训练模型与语义分析技术进行新兴技术主题识别模型的构建。结果显示，基于大语言模型的分析思路能够提升识别结果的准确性与解释性。实证分析部分以纳米技术为例，验证了模型的有效性和准确性。
[期刊] 管理评论
[作者]
姜祎盼 张文 李健 陈进东
在当前形势下,移动终端用户获取自己感兴趣的移动应用App的一个重要渠道就是各种移动应用市场。从单个移动应用市场的角度来说,为保持自己对于用户的吸引力,它必须向用户推荐其可能感兴趣的移动应用App,以扩大自己在用户群体中的影响力和增加自己的被下载量。从个体用户的角度来说,面对移动应用市场上的大量操作和功能类似的移动应用App,他(她)必须克服选择困难从而高效地获取到让自己满意的移动应用App。为达成上述目的,本文提出了基于异构网络的移动用户App使用行为模型,并在此模型的基础之上提出了基于异构网络元路径的移动应用App推荐算法,以帮助移动应用市场快速感知其用户兴趣并根据用户兴趣快速获取移动应用App。基于移动应用App的用户使用标杆数据集,本文将所提出的算法与已有方法进行了一系列的对比试验。实验结果表明,基于异构网络元路径的App推荐算法显著改进了已有的移动应用App推荐方法。
关键词：
App应用 异构网络 元路径 推荐算法
[期刊] 图书情报工作
[作者]
邓胜利 贾哲宇 夏苏迪 王少辉
[目的 /意义]从用户行为视角探究算法推荐服务应用过程中存在的问题，可为应对算法推荐乱象提供指引和规范。[方法 /过程]采用条件价值法量化网络用户算法推荐服务接受意愿，并对其接受意愿与使用行为是否背离进行验证，最后基于感知价值与风险理论分析该现象产生的影响因素。[结果 /结论 ]网络用户在算法推荐服务使用过程中，存在接受意愿与使用行为的背离现象，即用户持续使用但接受意愿不高。用户感知价值对接受意愿与行为背离产生负向作用且用户的感知愉悦性影响最为显著；感知风险正向影响背离现象产生，其中经济损失程度影响最大，信息过载程度影响最小。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
毕达天 张雪 米艳霖 孔婧媛
[目的 /意义]旨在从算法感知的视角出发，探明用户对跨平台信息推荐接受意愿的成因与作用机制，为解决用户与智能算法交互领域的问题提供理论参考。[方法 /过程]从感知公平性、感知可问责性和感知透明度3方面阐释用户对跨平台信息推荐的算法感知内涵，基于启发式—系统式模型框架，探究不同维度的算法感知对用户接受意愿的差异化影响及其作用机制，采用结构方程建模进行实证研究。[结果 /结论 ]感知公平性、感知可问责性和感知透明度可以显著降低用户的隐私关注，进而提升用户对跨平台信息推荐的接受意愿，感知可问责性对隐私关注产生的负向影响最大；感知公平性和感知可问责性还可以增强用户的社会临场感，社会临场感对用户的推荐接受意愿具有正向影响。根据研究结论，为在线平台企业更好地实施跨平台信息推荐策略，以及互联网信息管理机构进一步完善推荐算法治理模式提供对策与建议。
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
王根生 潘方正
针对协同过滤推荐算法没有考虑推荐对象间语义关系的问题，提出一种融合推荐对象语义相似度的改进型协同过滤推荐算法。首先利用知识图谱表示学习算法将推荐对象的语义信息嵌入到一个低维语义空间；然后计算推荐对象之间的语义相似度，把该语义相似度融合到协同过滤推荐算法中的相似度计算中，弥补协同过滤推荐算法没有考虑推荐对象自身语义知识的缺陷。实验结果表明，该改进型算法相比于传统协同过滤推荐算法具有更高的准确率、召回率和覆盖率。
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