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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
周之诚
综合用户背景与资源特点,基于用户的协同过滤更适合高校图书馆在信息推荐中的应用。对其由于馆藏数字资源空间增大而导致推荐系统性能下降以及数据稀疏性问题,提出一种用户意图聚类的方法。通过运用K-m eans算法,对资源类别的意图特征值相似用户进行聚类,来提高推荐的实时性,降低数据稀疏性对信息推荐造成的影响。实验结果表明,基于用户意图聚类的协同过滤算法能有效提高推荐质量。
关键词：
数字资源 聚类分析 用户 协同过滤
[期刊] 情报学报
[作者]
王玙 刘东苏
协同过滤利用与目标用户相似性较高的邻居对其他产品的评价来预测目标用户对特定产品的喜好程度,用户间的相似性定义至关重要。传统协同过滤算法定义相似性时不考虑用户偏好,为了解决这一问题,本文提出基于联合聚类的协同过滤算法。该算法利用联合聚类识别用户偏好,定义用户偏好相似性。当可用数据还包括用户的属性信息时,算法提取有共同偏好的用户的公共特征,进一步定义基于属性的相似性,结合属性相似性与打分相似性产生推荐。实验用MovieLens数据验证推荐算法的准确性,实验结果表明本文算法可以处理极度稀疏数据,且预测的打分更加
[期刊] 图书馆建设
[作者]
张洋 罗婷予 Miguel Baptista Nunes
资源的累积使数字记忆平台面临的信息过载问题日益严重。智能推荐系统作为连接用户和资源的中介桥梁为解决这一问题提供了有效途径。业界和学术界一致认为推荐系统的界面设计对用户体验有着深远的影响。本研究采用设计科学研究方法，旨在通过数字记忆资源推荐系统原型的开发和基于该系统的用户研究构建数字记忆资源推荐系统界面设计相关理论。研究发现在数字记忆情境下资源列表页面布局与用户感知决策效率显著相关，在推荐页面充分的展示资源的相关信息有助于提升用户对系统有用性的感知。另外，通过对问卷中开放性问题的质性分析，创新性地从微观、中观、宏观三个层面提出了用于指导数字记忆资源推荐系统界面设计的模型。
[期刊] 情报学报
[作者]
毕强 刘健
随着国内外数字资源聚合以及服务推荐研究的不断深入,聚合及服务推荐方法的改进和融合也成为学术研究热点。本文综合运用聚类分析、语义相似度计算、协同过滤推荐算法等方法,提出了基于领域本体的数字文献资源聚合及服务推荐的方法和途径,并以知网文献资源为例,对本文提出的方法流程进行分析研究。结果表明,该方法能够对数字文献资源有效聚合,并挖掘用户需求信息,根据用户偏好对其进行推荐。本文不仅为资源聚合与服务推荐的深入研究搭建了一个新的框架,同时也为资源聚合以服务推荐理论拓展性研究提供了一个新的思路。通过本体、数据挖掘以及服
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
熊回香 蒋武轩
【目的】利用用户标签及关系网络,为用户推荐潜在的相似用户。【方法】通过探究社会化标注系统中标签、关系网络所表征的用户长短期兴趣特征,综合用户标签及关注关系,利用多维尺度法构建用户聚类模型,根据用户聚类结果进行相似用户推荐,并以"微博"为例对模型进行实证。【结果】实验结果表明,基于标签和关系网络的用户聚类模型能够有效地结合用户长短期兴趣特征,挖掘潜在相似用户,聚类及推荐效果较好。【局限】样本数据集具有局限性,不能完全涵盖用户兴趣领域,仅从一个领域验证了模型的准确性与有效性。【结论】通过对用户标签及关系网络挖
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
曾子明 金鹏
针对用户的兴趣变化具有时间敏感性特点，文章提出基于用户兴趣变化的数字图书馆知识推荐模型。首先融合标签和时间等因素，通过用户使用标签的频率以及对资源的标注时间等信息构建用户－资源评分矩阵；然后结合协同过滤算法，计算目标用户最近邻从而完成知识推荐，并在此基础上设计个性化知识推荐服务模型；最后探讨系统知识推荐服务机制及其应用。
[期刊] 情报学报
[作者]
余以胜 徐剑彬 刘鑫艳
当前情报学科的发展目前呈现出多维度、跨学科等特点,而结合个性化信息推荐算法,可为其注入新活力。本文的研究是为了提高个性化信息推荐的效果,解决个性化信息推荐的稀疏性问题,以期可以促进情报学科的新发展,为此,我们引入了社群挖掘概念,得到TO算法,在协同过滤或关联规则推荐之前先对数据进行社团划分,通过对Book-crossing公开数据集的验证分析,并与对照算法相比,我们发现TO算法的准确率和调和度都最佳。
关键词：
社群挖掘 个性化推荐 情报学科建设
[期刊] 图书馆工作与研究
[作者]
彭博
在大数据时代,个性化精准推荐的价值愈加凸显。在二分网络推荐算法基础上,本文提出引入包含用户属性和图书分类信息的三部图推荐方法。对样本借阅数据的实验表明,该推荐方法可以针对不同读者提供满足不同专业需求的借阅推荐。
关键词：
图书推荐 三部图 数据挖掘 推荐算法
[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] 数据分析与知识发现
[作者]
薛福亮 刘君玲
【目的】利用用户间信任关系改进协同过滤推荐中用户相似性计算精度,即在目标用户没有相似用户的前提下,从其信任用户中选择信任值高的作为相似用户,进而提高相似用户聚类效果,提高推荐质量,并有效缓解协同过滤推荐稀疏性和冷启动问题。【方法】筛选信任用户作为相似用户;根据选择的信任用户和目标用户形成一个项目的评分集,并对目标用户未评价过的项目进行评分估算(根据信任用户评分进行简单的评分计算);将用户间的信任关系依据方差大小进行量化,形成一个调节因子。本文的创新点就在于调节因子的计算,并将调节因子纳入用户相似性计算,形
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
周奇 陆敬筠 朱晓峰
社交网站与电子商务网站逐步实现信息共享，电子商务网站利用社交网站信息可以增强信息推荐的准确性与可信性。文章提出一种利用社交网站的用户社交网络及博文信息实现基于社交团体和用户相似度的信息推荐方法，该方法利用ＣＮＭ算法发现用户所处的社会团体，通过基于语义信息的文本相似计算方法计算微博文本相似度，最后，在社团发现和文本相似度计算的基础上计算用户对项目的预测评分，实现信息推荐，并通过线下模拟实现测试该方法的有效性。
关键词：
社交团体 用户相似度 信息推荐
[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] 现代情报
[作者]
王庆 赵发珍
用户画像作为大数据环境下的用户分析及服务设计工具,为图书馆开展个性化服务提供了新思路。文章概述了用户画像及其相关研究实践应用,并归纳了图书馆现有资源推荐服务现状,分析了图书馆用户画像数据源并构建了图书馆用户画像模型,最后提出并设计了从单用户和多用户角度分别推荐馆藏资源的模式,为大数据环境下面向用户的图书馆资源精准推荐提供参考。
关键词：
资源推荐 用户画像 精准推荐 图书馆资源
[期刊] 中国远程教育
[作者]
黎孟雄 郭鹏飞
随着教学资源规模的急剧增长,常规的资源检索和传统的推荐方法其反馈结果的精确性和个性化程度越来越低,文章提出了基于模糊聚类的推荐方法,并结合协同过滤、智能分词和移动Agent技术,对目标用户的检索期望进行预测和推荐,实验结果证明,其推荐质量和精度得到了较大的提高。
关键词：
教学资源 模糊聚类 协同过滤 自适应推荐
[期刊] 南开管理评论
[作者]
陈梅梅 刘利梅 施驰玮 戴伟辉
为揭示个性化推荐系统的用户决策"黑箱",本文基于决策理论和前人成果提出了研究假设,并基于情境实验的主观调查数据和行为数据,对推荐规模、用户感知和决策之间的关系以及不同决策风格用户在决策中的调节作用进行了实证研究。研究发现:推荐规模扩大,用户感知推荐的吸引力、感知选择难度明显提高,同时对感兴趣商品的回忆效果和搜索深度均显著下降,决策时间显著增加;感知吸引力、感知选择难度会影响用户的选择意向和决策努力,进而对决策质量产生影响;选择意向在用户感知与决策努力之间起部分中介作用;用户决策风格在感知吸引力与决策努力之间起调节作用。
关键词：
推荐规模 用户感知 决策风格 用户决策
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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