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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
胡吉明
本文首先阐述了对分网络算法在社会化推荐中的应用,然后分析了社会化推荐的运作机理,构建了社会化推荐模型,最后从相似用户集构建、基于对分网络的用户偏好预测和算法评价3个方面,进行了基于对分网络的用户偏好预测实现研究。评价表明对分网络方法对用户偏好预测的效果较好。
关键词：
社会化推荐 对分网络 用户偏好 预测
[期刊] 图书情报工作
[作者]
刘枚莲 刘同存 吴伟平
传统推荐算法仅依据网络消费者已有偏好信息提供推荐服务,忽略其当前购物状态信息和可能的偏好变化信息。针对这一缺陷,通过分析网络消费者偏好变化特征,提出基于网络消费者偏好预测的推荐算法。该算法综合考虑网络消费者已有偏好信息及其前购物操作行为评估其对商品的偏好,并结合协同过滤思想为其提供有针对性的推荐服务。实验结果表明,基于网络消费者偏好预测的推荐算法能够较好地预测其购物过程中的偏好倾向,显著提高推荐质量和精度。
关键词：
电子商务 推荐算法 偏好预测 协同过滤
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
侯银秀 李伟卿 王伟军 张婷婷
【目的】识别并获取细粒度的用户偏好信息,优化图书个性化推荐的效果。【方法】使用情感分析方法对用户图书评论进行属性层文本挖掘,通过用户本身的图书评论获取用户对图书属性的偏好;基于每本图书的所有评论的情感计算获得其属性评分;将用户偏好矩阵、图书属性得分矩阵进行匹配,从而实现用户对图书属性情感偏好的个性化推荐。【结果】利用亚马逊图书评论数据作为数据来源分别对传统的协同过滤方法与本文提出的推荐方法进行实验对比。结果表明,本文提出的方法在准确性、召回率、覆盖率上分别提高了0.030、0.097、0.2812。【局限
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
刘韵毅 梁樑
本系统基于模糊联想记忆神经网络,建立偏好评价模型,根据用户偏好对搜索引擎搜索到的候选文献进行评级,为用户推荐偏好值高的文献。本系统的学习模块采用PCA-CG算法和误差反向传播算法,以用户阅读过的基准文献和其对应评级作为训练样本,对用户偏好进行学习;推理模块根据学习到的模糊规则和隶属函数来计算候选文献的偏好值,并以偏好值排序,把偏好值高的文献推荐给用户。把该模型应用于信息技术类文献的检索,实验表明系统提供的推荐文献具有较高可信度。
[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] 当代财经
[作者]
张金城 柳巧玲
随着在线拍卖的不断发展,网站的经营理念也从传统的以网站为中心向以客户为中心转变,为了吸引新客户和保持已有的客户,提出了构建面向用户偏好的在线拍卖商品推荐系统。针对传统的商品推荐服务在商品推荐过程中没有考虑相关领域的语义知识,导致商品推荐精度较低等问题,提出了在推荐过程中引入本体技术,建立了基于本体的面向用户偏好的在线拍卖商品推荐模型,实现了在拍卖商品推荐的各个阶段均能有效地利用语义知识,提高了拍卖商品推荐的质量。该模型为构建面向用户偏好的在线拍卖商品推荐系统以及解决系统构建中的关键问题提供了理论指导。
关键词：
在线拍卖 用户偏好 本体 商品推荐
[期刊] 软科学
[作者]
肖怀云 梅姝娥
引入消费者互惠性动机来研究移动社会网络中考虑关注程度的消费者推荐行为和潜在购买者是否接受推荐的决策问题。结果表明:在一定范围内,激励移动社会网络消费者的推荐行为时,最优的价格和奖励随着互惠性弱关系增强而增大,而利润随着对潜在购买者的关注程度提高而提高;强联结关系往往增加消费者剩余,当服务提供商不对推荐行为进行奖励时,潜在购买者剩余随着使用移动服务的消费者数量递增。当消费者关注程度超越范围时,移动营销的最优方案是采取低价、赠样策略来直接激发潜在需求的实现。
关键词：
推荐行为 互惠性偏好 移动社会网络
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张继东
文章分析了移动社交网络的用户信息服务特性,研究移动社交网络环境下的用户偏好和情景化的内涵,提炼移动社交网络环境中典型的信息用户群体行为模式,进行了基于移动社交网络的用户情景化偏好预测、采集和识别研究。提出了基于上下文感知的情景化用户行为预测与感知方案,在用户偏好模型的构建和应用中体现情景化的特征,建立了移动社交网络用户行为和偏好的预测机制。
[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] 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] 情报理论与实践
[作者]
胡吉明 林鑫
面向用户小众化需求和长尾资源特征的社会化推荐实现对于提升网络服务质量具有重要作用。文章根据物理动力学中物质扩散和热传导能量分配机理，并将词汇引入关联图中，探讨了基于用户—资源—词汇三部图的推荐实现机理；分别进行了用户—资源二部图和资源—词汇二部图中基于能量分配加权的推荐算法实现研究，提出了二部图和能量分配双重加权的三部图推荐实现策略。最后，通过大量的准确性和多样性的实验，验证了所提策略和方法的有效性及优越性。
关键词：
三部关联图 社会化推荐 算法
[期刊] 图书情报工作
[作者]
李伟卿 池毛毛 王伟军
[目的/意义]针对目前推荐模型愈加复杂、数据输入越来越多、传统推荐模型可解释性较低、推荐结果"过度特化"等问题,提出面向用户长短偏好调节的可解释个性化推荐方法。[方法/过程]从用户近期产品需求及其长期生活方式两个维度构建用户长短偏好模型,借鉴用户评分偏置及注意力机制,将用户长短偏好与其评分相结合进行评分预测,从而形成Top-N推荐。[结果/结论]通过在两个数据集上的实验结果表明,本方法对于不同的用户行为(显式反馈或隐式反馈),不同的推荐项目个数及在不同的推荐算法中都有良好表现。在无需对各种推荐模型进行较大改变的情况下,提升了推荐结果的准确率、召回率与多样性;另外基于对长短偏好系数的改变,实现对推荐结果多样性与准确率的调整,并且形成相应的推荐解释。
[期刊] 图书情报知识
[作者]
张继东 杨杨
随着移动社交网络的迅速发展,"移动信息过载"问题随之产生,移动社交网络服务中大量复杂的移动信息导致用户个性化服务需求被覆盖。为了实现对移动社交网络个性化用户偏好的及时、准确预测,本文结合上下文感知模型提出一种基于多维情景的移动社交网络用户偏好获取方法。首先,从上下文信息、用户认知行为、服务质量多维情景出发,分别提取基于有效上下文、基于用户有效认知和基于服务质量属性的用户偏好;其次,融合以上情景用户偏好构建移动社交网络用户偏好感知模型;最后,采用层次向量空间表示法来描述用户偏好模型,并通过基于用户反馈信息的
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
卢伟聪 徐健
[目的/意义]通过二分网络构建、投影和可视化,提升网络用户评论情感分析结果的可解析性。[方法/过程]构建"用户—产品特征"二分网络;结合二分网络投影与情感分析结果得到产品特征情感单顶点网络与用户单顶点网络,并分别进行中心性分析与平均聚类系数分析。[结果/结论]得到二分网络结构下特定产品的评论对象情感差异、产品间评论对象情感倾向比较以及产品特征组的共现与联系。提出一种二分网络视角下的情感分析方法,提升了网络用户评论挖掘的效果。[局限]研究对象的选取有待扩展到其他领域产品。
关键词：
二分网络 情感分析 网络用户 用户评论
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