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[期刊] 图书情报工作
[作者]
谢瑞霞 丁敬达 刘超 刘晶
[目的/意义]梳理引文推荐的相关研究,为后续研究提供借鉴和参考。[方法/过程]首先,阐述引文推荐的起源、概念界定和分类;其次,根据研究数据的不同,总结引文推荐基于作者关系、内容过滤、论文关系、计量指标等不同类型数据的多种方法;最后,梳理深度学习技术在引文推荐中的应用实践。[结果/结论]基于大数据和人工智能的学术环境,展望引文推荐未来可能的发展。
关键词：
引文推荐 文献综述 研究数据 深度学习
[期刊] 情报学报
[作者]
张晓娟 彭琳 李倩
查询推荐是一种提高用户搜索效率的重要技术,其核心任务是帮助用户构造有效查询并以此准确描述用户信息需求。作为当今搜索引擎的核心技术之一,查询推荐吸引了学术界和工业界的广泛关注,一直以来都是信息检索领域中重要的研究主题。本文以国内外会议、期刊发表的有关查询推荐研究的文献为对象,利用归纳总结方法,首先详细梳理了查询推荐中主流方法——基于简单共现信息的方法、基于图模型的方法以及融合多种信息的方法,然后总结评述了评测方法与指标,最后分析了未来可能的研究方向。
关键词：
查询推荐 查询 用户意图 查询会话
[期刊] 情报学报
[作者]
李伟卿 王伟军 黄炜 田萌 张瑞
可解释信息推荐能有效提高推荐结果的可靠性，提升用户信任度和满意度，是未来研究的重要方向之一。了解可解释信息推荐的研究进展，能为可解释推荐研究提供新的思路与借鉴，促进可解释推荐研究的发展。通过对国内外可解释信息推荐相关文献的梳理与分析，深入剖析可解释信息推荐算法与解释机理、推荐解释的媒介与呈现，以及推荐解释评价3个方面的研究现状与不足，尝试对可解释智能推荐系统所关注的“三个W (who, what, why)问题”进行回答，并提出了可解释信息推荐未来的研究方向与课题。
[期刊] 统计与决策
[作者]
徐勇 赵俊杰 沈小玲
文章介绍了用户搜索中查询推荐技术的相关概念、研究现状;深入分析了目前常见的推荐算法及推荐系统中的隐私保护问题;最后,归纳了查询推荐技术的研究热点。
关键词：
推荐系统 协同过滤 数据挖掘
[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。
关键词：
标签 个性化 信息推荐 综述
[期刊] 图书情报工作
[作者]
沈旺 马一鸣 李贺
［目的／意义］对基于情境感知的用户推荐系统研究进展进行调研和总结，探讨其存在的问题，指出未来的研究趋势和挑战。［方法／过程］采用文献分析方法，从基于情境感知的用户推荐系统框架角度，分析各功能模块的实现技术和方法，并进行归类总结。［结果／结论］提出用户情境检测、获取和计算、情境不一致检测和解决方案、用户情境建模、情境感知推理、情境感知推荐过程的未来研究热点。本研究有助于全面了解基于情境感知用户推荐系统的概貌、涉及的关键技术及主要方法。
关键词：
情境感知 推荐系统 用户推荐
[期刊] 情报学报
[作者]
张晓娟 刘怡均 刘杰 陈卓
个性化学术论文推荐研究旨在为学术用户提供满足其个性化需求的论文列表，有助于解决大数据时代下学术用户精准获取论文困难的问题。该研究一直是推荐系统领域探讨的热点之一，本文对这一研究进行了系统梳理及分析，旨在厘清相关研究的发展脉络与现状，明确未来研究方向，推动相关研究的进一步发展。以国内外期刊、会议中发表的有关个性化学术论文推荐的相关文献作为研究对象，通过归纳总结方法，梳理了个性化学术论文推荐研究中的主要技术，即基于协同过滤的方法、基于内容的方法以及基于图的方法，然后总结了该研究的公开数据集、评价方法和评价指标。研究结果发现，已有工作缺乏对研究者兴趣的全方位建模以及用户隐私保密的相关研究，且在可解释的推荐、面向用户惊喜的推荐以及推荐结果的评价等方面存在不足。最后，基于解决已有研究中存在的不足结合当前推荐系统领域的整体发展趋势，对个性化学术论文推荐的发展方向进行了展望。
关键词：
学术论文 个性化推荐 用户偏好 学术用户
[期刊] 图书情报工作
[作者]
奉国和 梁晓婷
针对传统协同过滤算法的局限性,探讨目前的各种改进思路,主要结合聚类、关联规则、贝叶斯、神经网络、云模型、维数简化、对等网等技术进行改进,重点评述改进现状和存在的问题,并归纳推荐系统的评估方法,最后对协同过滤推荐的未来进行展望。
关键词：
电子商务 推荐系统 个性化 协同过滤
[期刊] 图书情报工作
[作者]
何军
认为群推荐是对群体用户进行个性化推荐的技术,群推荐的一个重要步骤就是聚集,即将针对个体的推荐项目聚集成对群体的推荐,或者将个体的偏好聚集成群体的模型,聚集策略就是在聚集时所采取的方式。通过文献的梳理,介绍群推荐的群体形成和生成推荐过程,比较聚集策略的类型和应用,对聚集中存在的尴尬和隐私问题、群成员间交互问题、成员间差异性问题和基于群成员社交影响力的策略进行详细阐述,并展望聚集策略尚需进一步研究的方面。
关键词：
个性化推荐 推荐系统 群推荐 聚集策略
[期刊] 图书馆理论与实践
[作者]
蒋小峰
整理了近10年来我国图书馆推荐书目服务的研究论文,以CNKI为数据源,从年度分布、来源期刊、关键词词频统计、H指数等方面,概括了图书馆推荐书目服务的研究现状,并就主要研究内容进行了分类综述,提出图书馆推荐书目服务研究存在研究深度和广度有限的问题,希望对图书馆推荐书目服务的研究提供参考。
关键词：
推荐书目 图书馆服务 文献综述
[期刊] 图书情报工作
[作者]
熊回香 黄晓捷 陈子薇 肖兵 陈琦
[目的/意义]在考虑科研人员引用动机差异性的基础上，结合深度学习中的层次注意力网络模型，提出一个基于文本篇章结构和引用动机的引文推荐模型。[方法/过程]通过构建科研人员的引用动机模型，将其划分为科学性引用动机和战略性引用动机。首先，将论文的篇章结构与科学性引用动机进行映射，采用层次注意力网络模型对论文章节内容进行科学性动机分类；再者，分别通过对章节内容和施引文献篇关摘（篇名、关键词和摘要）与参考文献篇关摘的相似度进行加权计算，得到基于科学性引用动机的推荐结果；在此基础上，引入战略性引用动机对推荐结果综合排序，得到最终的推荐结果。最后，以情报学领域的1 443篇文献为例来对本文所提出的推荐方法进行验证。[结果/结论]实验结果证明该推荐方法能较好地实现基于科研人员不同引用动机的引文推荐，具有一定的可行性和准确性，并为后续相关研究提供借鉴思路。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
陈海华 孟睿 陆伟
[目的/意义]学术文献引文推荐是指对于给定的学术文献,自动化地为其推荐合适的引文和参考文献。借助于引文推荐,用户可以在一定程度上提高撰写学术文献的效率,降低对重要相关文献的漏引。[方法/过程]分析国内外引文推荐研究的最新进展,阐述引文推荐问题的演化过程,从局部引文推荐和全局引文推荐等方面对引文推荐进行梳理,重点归纳文档相似性、主题模型、翻译模型、协同过滤和混合推荐等5种引文推荐常用方法,并总结引文推荐常用数据集和测评方法。[结果/结论]已有引文推荐研究的主要问题在于未考虑用户偏好的动态变化性及研究领域的综合性,在用户研究和实际应用方面仍有所欠缺;未来引文推荐的研究可运用语义化表达方法和自然语言...
[期刊] 图书情报工作
[作者]
陈海华 孟睿 陆伟
[目的/意义]学术文献引文推荐是指对于给定的学术文献,自动化地为其推荐合适的引文和参考文献。借助于引文推荐,用户可以在一定程度上提高撰写学术文献的效率,降低对重要相关文献的漏引。[方法/过程]分析国内外引文推荐研究的最新进展,阐述引文推荐问题的演化过程,从局部引文推荐和全局引文推荐等方面对引文推荐进行梳理,重点归纳文档相似性、主题模型、翻译模型、协同过滤和混合推荐等5种引文推荐常用方法,并总结引文推荐常用数据集和测评方法。[结果 /结论]已有引文推荐研究的主要问题在于未考虑用户偏好的动态变化性及研究领域的综合性,在用户研究和实际应用方面仍有所欠缺;未来引文推荐的研究可运用语义化表达方法和自然语...
[期刊] 图书情报工作
[作者]
方向明 沈玲
[目的/意义]分阶段探讨读者荐购的发展历程和发展过程中存在的问题,在此基础上探索读者荐购未来的发展趋势,为我国读者荐购服务的实践和研究提供参考。[方法/过程]对近年来国内外有关读者荐购的研究文献进行梳理,采用文献调查法和文献计量法对这些文献进行分析,分阶段研究其发展进程,阐述每阶段研究的热点及特征。[结果/结论]读者荐购研究已经从理论探索阶段向创新研究阶段过渡,但存在研究不平衡问题,建议未来研究方向从新技术、新方式、新平台、新模式入手,同时也应充分关注"互联网+环境下"读者需求的变化。
关键词：
读者荐购 荐购工作 荐购系统
[期刊] 情报学报
[作者]
李成赞 黎建辉 王学志 沈志宏 杜一
科学数据是科研活动的输入和产出,是科技创新的核心驱动要素。科学数据只有开放共享、广泛传播才能使其价值最大化,然而当前数据出版物的利用率和传播效率整体偏低。为了加速科学数据的传播和重用,提升科学数据的开放共享成效,本文提出了一种基于引文网络社区发现的数据推荐方法。该方法在构建"数据集-论文-作者"之间关联网络的基础上,利用Louvain算法,从合著、共引和耦合三种关联方式分别进行社区发现,然后结合TF-IDF(term frequency-inverse document frequency)及余弦相似度算法,计算数据集与学术论文的相似性,并以此构建数据集与论文所在社区之间的关联,并进行数据集推荐。实验结果证明,基于引文网络社区发现的数据推荐方法,能够有效地发现对数据集潜在感兴趣的论文或作者。同时,发现在数据推荐效果的贡献度和稳定性方面,基于耦合关系的社区发现表现最优,合著关系次之,而引用关系则受出版时间长短和被引次数的影响导致推荐效果差异较大。
关键词：
数据推荐 引文网络 社区发现 相似性度量
文献操作()
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文献计量分析
导出文件格式：WXtxt
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