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[期刊] 图书馆杂志
[作者]
欧荣 叶孟良 刘雪丽 刘晓凤 赵文龙
介绍利用"美味书签"建立网络学术资源导航库的方法,并将其与CALIS重点学科网络资源导航库进行对比分析,探讨利用"美味书签"建立网络学术资源导航系统的可行性及科学性。
关键词：
美味书签 CALIS 资源导航服务
[期刊] 图书情报工作
[作者]
詹玮
针对信息发现行为模式的重要性,基于社会性书签服务和信息导航的相关理论,分析利用社会性书签服务来发现有用信息资源的用户行为,以评估社会性书签服务对信息发现的有效性。分析结果表明,用户经常选择标签搜索焦点主题,并且更喜欢浏览别人的图书馆来查找围绕焦点主题的相关信息,在此基础上对社会性书签导航功能提出改进思路。
[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] 图书情报工作
[作者]
王军 张子柯
认为社会化标签没有特定的组织结构,标签的质量也会有优有劣。此外,同一个社会化标签对不同的人重要程度不尽相同。首先利用信息熵来刻画社会化标签对用户的重要性,然后将基于社会化标签信息熵算法和经典的协同过滤算法的个性化推荐结果进行对比,最后发现基于社会化标签信息熵算法在准确度上提高了10.9%。
关键词：
推荐算法 社会化标签 信息熵
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张海燕 孟祥武
社会标签是一种新颖的大众索引方法,在Web 2.0时代各种收藏、检索、共享网站中得到广泛的应用,个性化推荐系统是基于用户的偏好为用户提供个性化信息服务的重要技术。本文针对推荐技术如何与社会标签结合的问题,分析了最新的研究现状和应用。详细阐述了3个方面的研究进展:标签推荐系统的研究、基于社会标签的个性化推荐系统的研究、社会标签的推荐应用系统。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
马费成 高静
Web2.0信息半衰期测度和影响因素研究是网络信息老化研究的重要内容之一。本文在对国内外网络信息老化研究回顾的基础上,提出Web2.0信息半衰期与网络资源自身属性、网络资源的权威性、受关注度、资源主题领域、更新速度、资源多媒体类型等因素有关。同时本文以美味书签网站为例进行实证研究,得出书签信息的半衰期是557天;五大类域名半衰期长短排序为.com<.net<.gov<.org<.edu;网页深度增加,半衰期减少;导航型网页比内容型网页半衰期长;半衰期与总收藏数符合幂函数分布。最后指出本项研究的局限性及需要进一步研究的问题。
关键词：
半衰期 影响因素 实证研究 书签 网站
[期刊] 图书情报工作
[作者]
刘合翔
随着网络信息环境的变化,传统认知中的浏览行为模式已发生很大的改变,从而需要重新来审视"浏览"这一具有普遍性的信息行为在新的信息环境下的规律和特点。围绕社会化推荐这一情境,对社会化推荐的模式以及与之对应的浏览行为开展定性分析,并基于此对传统的浏览行为的理论框架提出改进。
关键词：
社会化推荐 网络浏览 信息行为
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
唐晓波 孙飞
用户之间的好友关系作为社会化媒体可靠的信息传播途径之一,是社会化媒体的重要组成部分。为了解决社会化媒体中好友推荐的冷启动和准确性不足问题,文章提出了一种基于复杂信任网络的社会化媒体好友推荐模型。本文对社会化媒体用户的社会关系进行挖掘,结合单路径信任传递原则和多路径信任聚合方法,得到社会化媒体用户的复杂信任网络关系。利用可视化的方法生成用户的复杂信任网络图谱,有效地实现了社会化媒体好友个性化推荐,最后在真实的数据集上验证了本模型的准确性和可靠性,为后续相关的学术研究提供了有益的借鉴。
[期刊] 工业工程
[作者]
董学文 石宇强 田永政
针对云制造服务平台上的海量制造服务信息所带来的信息过载问题，提出一种基于图神经网络的云制造服务推荐方法，有效克服了传统推荐方法无法利用数据高维特征的局限性。提取平台上制造服务资源的特征，根据不同的相似度计算方法将制造服务资源构建为网络图；利用邻居采样图神经网络(graph sample and aggregate, GraphSAGE)进行网络的表示学习，并将学习到的网络特征带入链接预测函数进行模型训练；通过对资源节点间的链接概率进行预测，完成对用户的制造服务推荐。结果表明，基于图神经网络算法的链接预测模型，其预测性能要优于所对比的共同邻居(common neighbors, CN)、Adamic-adar (AA)与资源分配(resource allocation, RA)链接预测算法，从而取得较好的推荐效果，为解决云制造服务推荐问题提供理论依据，有助于提高用户的决策效率。
[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
易明 王学东 邓卫华
在对现有的社会化标签序化方法特点与局限性进行分析的基础上,借鉴社会网络分析(SNA)思想,提出四种基于SNA的社会化标签网络分析方法:点、线、密度分析,中心性分析,凝聚子群分析,以及结构等价分析。同时,利用SNA软件实现基于社会化标签网络的个性化信息服务模型的具体应用,进而为个性化信息服务实践的推进提供一种新的思路。未来需要通过进一步实证分析来检验、完善社会化标签网络的理论研究与实践应用。图7。参考文献12。
[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
李树青 徐侠 许敏佳
本文首先提出一种利用读者借阅行为特征来判断图书可推荐质量的思路,并结合读者图书借阅关系所形成的二分网络结构,设计了一种测度图书可推荐质量的迭代算法,从而为个性化图书推荐服务提供了良好的推荐客体。在上述研究的基础上,结合图书类别目录层次、标题语义信息的提取处理方法、基于加权XML模型的用户个性化模式表达方法及其权值扩散策略,提出了三种图书馆个性化图书推荐服务的形式,分别是特定主题的图书推荐服务、现有所借图书的修正型推荐服务和新书推荐服务。最后,文章对相关测试实验及其效果做了必要的说明。图9。表10。参考文献13。
关键词：
图书借阅网络 二分网络 个性化推荐
[期刊] 现代情报
[作者]
何军 刘业政 王锦坤
社会选择和社会影响是在线社交网络社群形成的两个主要因素,如果能有效对网络社群中用户和群体进行分类,就可以采取不同的群推荐策略,实现群体满意最大化。利用偏好对表示群用户偏好,利用矩阵分解和贝叶斯个性化排序方法,考查社会选择和影响对用户偏好的影响程度,实现群用户和群体的分类,进而提出2种群推荐策略。最后通过2个数据集的实验验证,表明本文提出的基于用户和群体分类的群推荐策略是有效的。
[期刊] 情报学报
[作者]
易明 刘明 冯翠翠
针对单领域推荐中的数据“稀疏性”和用户“冷启动”问题，提出一种综合利用评分信息和特征信息的跨领域推荐模型。首先，利用异质网络表示学习，针对源领域和目标领域的异质信息网络，通过元路径、DeepWalk算法生成网络表示学习向量，进而利用个性化非线性融合输出源领域和目标领域的物品特征信息向量；其次，利用神经网络模拟CMF (collective matrix factorization)，生成用户和物品的评分信息向量，并通过映射函数MLP (multilayer perceptron)将用户评分信息向量映射到不同领域，以突出用户特征在不同领域的差异性；最后，将评分信息和特征信息有机融合，以损失函数为依据，采用梯度下降的方法学习模型的参数，从而完成评分预测。研究结果表明，在豆瓣网和Amazon数据集上，本文模型均优于其他相关算法；在提升推荐效果方面，目标领域RMSE (root mean squared error)和MAE (mean absolute error)下降了1%～15%，源领域RMSE和MAE下降了1%～19%；在用户“冷启动”方面，目标领域的RMSE和MAE下降了1%～14%。
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