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[期刊] 图书情报知识
[作者]
周育忠 周宏龙 吴江 吴志强
本文在了解国内外电网情报系统建设的基础上,在调研我国南方电网的实际情况之后,针对我国的电网发展趋势制定出电网情报智能个性化推荐系统的构建框架。提出电网情报智能个性化推荐系统的模块设计和一个重要的子系统,同时对于整个智能情报平台的功能实现进行了描述。最后,本文对电网情景下的个性化推荐进行了总结和展望。
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
张闪闪 黄鹏
本文综述了目前国内外有关ＬＢＳ的图书馆推荐系统的研究现状，提出了构建以定位模块和推荐模块为基础的基于ＬＢＳ的图书馆推荐服务系统，随后对系统的结构框架作了重点剖析并分析了实现定位所需的ＲＦＩＤ技术、邻近算法以及实现推荐所需的以向量空间为基础的ＵＳｅＲ－Ｉｔｅｍ评分矩阵算法，借助定位将＂书找人＂的主动服务模式变为可能。
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
杨佳
大数据时代,信息技术和互联网的发展诱发了信息过载问题。本文针对这一背景以及公共图书馆主动式图书推荐服务中存在的对用户信息需求分析与挖掘不足的情况,构建图书馆个性化新书推荐系统,主要以读者借阅行为为研究对象,通过引入结合基于内容的系统过滤算法以及基于用户人口学特征的推荐算法,设计了个性化新书推荐系统,提高新书的知晓率和借阅率,并通过实验证明该系统的有效性。
关键词：
协同过滤 聚类分析 数据挖掘 信息服务
[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
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
刘爱琴 李永清
资源分类不合理,资源检索机制不完善是当前高校图书馆数字化建设中面临的一个重要问题。本文基于SOM神经网络聚类算法无参数、精准度高和客观性强的特点,首先对山西大学图书馆用web访问行为进行聚类和优化分析。其中,聚类算法分为粗调整和微调整两个优化阶段,以保证聚类效果和聚类速率的提升。其次,基于对用户分析结果的输出,将用户个人特征信息、用户行为数据以及文献数据库等相关数据资源进行筛选整合,形成可靠性和可用性更高的关联数据集,并结合语义检索和属性值匹配等技术,构建了高校图书馆用户个性化服务推荐系统。最后对系统进行
[期刊] 图书情报工作
[作者]
苏玉召 赵妍 许德山
Web个性化研究的关键技术是推荐系统,其作用是根据用户模型推荐个性化内容,当前推荐技术的研究主要包括四种模式:基于规则过滤、基于内容过滤、基于协作过滤和混合过滤模式。前三种工作模式采用的是传统技术和方法,根据当前推荐系统研究的重点和热点,提出一种Web个性化应用的智能过滤推荐模式。智能过滤推荐模式组合采用以上三种工作模式的优点、避免前三种单一模式的缺点。该方法的突出特点是根据离线学习模型提取的用户偏好特征,实现在线智能推荐。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
田莹颖
针对用户个人特征并向其提供准确恰当信息的个性化信息推荐研究,一直是学术界和产业界所关注的热点。结合后控词表,对用户分散的、个性化的标注进行处理,并将用户兴趣用向量表示,然后借鉴协同过滤算法的思想,寻找出相似用户集及其内部的资源集。在此基础上,采用相对匹配策略,提出一种基于社会化标签系统的个性化推荐方法。
关键词：
社会化标签系统 个性化信息推荐 协同过滤
[期刊] 中国远程教育
[作者]
贾廷柏 周晓俊 钱双平 杨志钢 龚玲平
本文作者基于人工智能的软件代理理论和"博客"技术,应用人工智能、管理学、教育心理学、行为科学、信息学等学科的交叉知识,建立了个性化智能学习服务系统的逻辑模型,并据此建设系统平台,力图支持实际的个性化教与学。通过在云南电大全日制学生的不同课程中实际应用该平台,开展实证研究,取得了一定的效果。
[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] 中国远程教育
[作者]
王剑 陈涛
作为一种利用互联网技术实现快速学习的新方式，ｅ－Ｌｅａｒｎｉｎｇ成为帮助学习者实现终身学习的一种重要方式。推荐系统和协作学习作为ｅ－Ｌｅａｒｎｉｎｇ的两种重要形式，将二者结合起来进行考虑具有重要的现实意义。本文将推荐系统和协作学习相结合，针对学习者的个性化特征，考虑学习者不同的学习能力，以更好地配合学习者之间的协作学习。实验结果表明，所提出的系统可以实现个性化的课程推荐，能够满足学习者的个性化需求，增强协作学习能力；协作学习在加深学习效果方面要比个人单独学习更有优势。本研究的意义在于：一是在推荐系统和协作学习混合的环境中考虑了学习者能力这个因素，二是设计出了协作学习的评估和反馈体系。
[期刊] 商业经济研究
[作者]
黎超
现阶段,大数据技术被广泛应用到多个行业,尤其是大数据带来的个性化推荐服务系统,在电子商务行业得到了普及并且取得了卓越成绩。本文针对大数据背景下电子商务个性化推荐服务系统实施基础工作进行了具体阐述,以期促进电子商务服务个性化与智能化的发展实践。
关键词：
大数据 电子商务 个性化推荐
[期刊] 商业经济研究
[作者]
齐莉丽 王丹
信息超载的难题使得消费者很难在海量的商品信息中快速找到目标,个性化推荐系统应运而生且应用日趋广泛,但仍然被许多消费者拒绝采纳,精准找出影响用户最终采纳行为的因素对提高推荐系统效率具有重要意义。本文在改进技术整合模型基础上新增关键因子,构建用户采纳影响因素的理论模型;然后通过实证研究明确各因子之间的关系以及对用户采纳意向的影响程度。基于实证结果,对个性化推荐系统提出改进建议。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
高凤荣 马文峰 王珊
In order to provide individual information service in digital library,it′s necessary to develop a personalized recommender system Based on information retrieval,information filtering and collaborative filtering technologies,this article gives some examples of the recommender system and analyzes the...
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
宋媛媛 孙坦
个性化推荐系统已成为图书馆提供个性化服务的重要手段,而用户模型则是个性化推荐系统的基础和核心。然而基于关键词的用户模型已经不能够适应用户的个性化信息需求,本文提出了基于 ontology 的用户模型的设想。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
安维 刘启华 张李义
在分析多样性类型的基础上,重点对信息物理、二次优化、社会化网络和时间感知4种提高个性化推荐多样性的方法进行概括、比较和分析,接着总结推荐系统多样性的主要度量指标。最后,对未来有等深入研究的问题进行展望。研究指出:移动推荐系统的多样性和新颖性研究,信息物理方法应用于推荐系统领域的机理分析,推荐系统的时序多样性和计算量问题以及各种推荐算法的有效组合研究是未来需重点突破的方向。
关键词：
个性化推荐系统 多样性 研究进展
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