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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
曾子明 周红
针对目前文献管理软件无法识别用户潜在研究兴趣从而进行个性化推荐的现状,文章提出了基于主题的社会化推荐方法。首先通过基于内容的个性化过滤方法识别用户的主题偏好,然后利用社会网络分析方法 (SNA)识别学术网络中有影响力的文献,进而产生推荐。最后提出了基于社会网络的科技文献个性化推荐的框架。理论分析证明该方法可以准确反映用户的研究兴趣,灵活地识别用户所属的学术网络,从而为目标用户产生精准的文献推荐服务。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
李亚梅 秦春秀 马续补
[目的/意义]针对当前数字图书馆科技文献现有推荐方法中存在的语义缺失、情境缺失及潜在偏好挖掘不足等问题,提出基于科研人员情境化主题偏好的科技文献协同推荐方法。[方法/过程]首先基于情境感知技术识别科研人员情境信息,其次引入文本语义技术LDA主题模型挖掘科研人员的初始情境化主题偏好,继而根据科研人员情境的相似度与协同过滤思想扩展科研人员的情境化主题偏好,最后基于融合后的科研情境化偏好构建满足科研人员情境化需求的科技文献推荐列表。[结果/结论]实验结果表明,文章提出的基于科研人员情境化主题偏好的用户模型,能够较好地预测科研人员偏好,推荐效果更佳。
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
李飞 张健 王宗水
【目的】从文献计量和社会网络分析的角度对社会化推荐进行内容特征及网络演化的研究,归纳领域研究热点和发展趋势。【方法】以Wo S数据库为数据源,采用人工判读法、关键词共现、文献计量、社会网络分析及数据可视化等方法对样本数据进行数据挖掘和关联分析。【结果】检索到社会化推荐类文献3 701篇,论文数量整体呈上升趋势,以发文量阈值为阶段划分标准,将社会化推荐的发展演化趋势划分为三个阶段,各阶段研究特征明显。【局限】仅以关键词为探究文献内容特征的依据,内容深度挖掘相对不足,其中阶段划分是为了分析研究内容及演化趋势的
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
刘旭晖
[目的/意义]科技文献推荐是指根据学者的研究兴趣,自动地为其推荐文献资源。借助于文献推荐,学者可以快速发现优质文献,提高论文的撰写效率。[方法/过程]首先,获取学者已经发表的学术论文,以此为依据分析其研究兴趣;其次,分别从学者研究兴趣与待推荐文献的语义相关性、待推荐文献集合的主题多样性以及影响力3个维度为待推荐文献建模;最后,综合考虑这3个因素为学者推荐科技文献。[结果/结论]实验结果表明,与传统的推荐模型相比,文章提出的融合主题多样性与影响力的科技文献推荐算法能够更好地刻画待推荐文献的特征,进一步提高文
关键词：
文献推荐 主题相关性 主题多样性 影响力
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
徐勇 陈建国 胡凌云 张林 周善英
文章从内涵和外延两个角度研究了科技文献相似性度量问题,首先从科技文献内涵的角度在文献特征词字符匹配基础上采用泛化方法将待推荐文献关键词与当前文献关键词及其父/子关键词进行匹配;然后从外延角度结合科技文献项目的特点将文献共引因素引入文献相似性度量;最后根据关键词泛化相似度和共引关联度定义混合相似度(HS)对候选科技文献进行排序推荐,理论分析和实验数据表明,该算法能够在一定程度上避免遗漏"特征词字符不同,但语义相似"科技文献的问题。
关键词：
科技文献 语义关系 相似性度量 算法
[期刊] 图书情报工作
[作者]
徐勇 司凤山 吴延辉 陈建国 周善英
针对科技文献特征词在语义上的层次特性,提出基于概念泛化的内容过滤推荐算法。采用矢量空间模型作为用户兴趣偏好和科技文献特征的描述模型;在比较科技文献特征与用户兴趣偏好的相似程度时,首先从字符层面比较科技文献特征词与用户兴趣特征词,然后在基于ODP目录结构的用户兴趣偏好概念泛化树上对字符不相同的特征词对进行语义比较,并修正特征词权重,以避免遗漏"字符不同,但语义相似"的关键词对。理论分析和实验结果表明,该算法能够更加全面、准确地推荐科技文献对象。
关键词：
科技文献 推荐 ODP目录 概念泛化
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
李国栋 冯敏 姚伟
在企业、图书馆和学术机构中,隐性知识交流一直是一项重要的研究内容,但是目前的隐性知识交流中存在着一些障碍和不足。文章通过分析隐性知识交流的研究现状,指出这些障碍和不足,并提出社会化推荐服务能够有效促进组织和个人间的隐性知识交流,解决隐性知识交流中存在的问题。
关键词：
社会化推荐 隐性知识交流 应用研究
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
丁安 姚伟
通过对社会化推荐和知识集成理论的系统化阐述,论证将社会化推荐理论引入到知识集成领域的重要意义,分析目前知识集成研究中存在的问题,分别从隐性知识获取、集成专业化、知识交流与共享和知识创新四个方面,提出如何利用社会化化推荐服务来解决知识集成中的不足,进而构建基于社会化推荐的知识集成模型。
关键词：
社会化推荐 应用研究 知识集成
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
屈冰洋 王亚民
[目的/意义]传统的科技信息文献推荐模型没有充分挖掘科技信息文献以及科研人员的本身特征,因此,文章结合深度学习技术获得健壮的用户及文献特征,提高推荐精度。[方法/过程]在传统概率矩阵分解模型中加入科研人员合作作者以及文献文本信息来构建推荐模型。首先,堆叠去噪自编码器(SDA)利用科研人员合作作者信息提取用户特征;其次,融合注意力机制的双向长短时记忆网络(BiLSTM-Attention)利用文献文本信息提取文献特征;最后,在概率矩阵分解方法中,加入用户特征矩阵和文献特征矩阵,从而预测科研人员偏好,实现个性化科技信息文献推荐。[结果/结论]通过实验证明,新提出的方法在模型上具有更好的拟合准确度,提高了推荐效果。
[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] 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] 软科学
[作者]
杨东辉 万杰 于光 刘金福 于达仁
将影响社会化推荐的三种因素分别量化，建立了与微博社会网络一一映射。然后，基于Ｋａｒｈｕｎｅｎ－Ｌｏéｖｅ（ＫＬ）变换方法，计算出了同一主题下积极性和消极性文本平均距离。最后，将社会网络信息与情感相似结合形成修正的情感相似度量方法，利用修正相似度方法构建了新的社会化推荐系统。基于微博数据的实证计算和分析显示：经过变换后的用户相似度可以得到不同程度的提高；利用修正相似度方法构建的微博社会化推荐系统更符合用户心理偏好。
关键词：
微博 社会化推荐 KL变换 相似度修正
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
颜端武 陶志恒 李兰彬
文章研究了一种基于ＨＤＰ主题模型的主题文献自动推荐方法，并将其应用于专题情报服务领域知识库构建平台系统的开发。该方法在中文分词和词性标注的基础上，进行文献特征的预筛选获得特征词频分布矩阵，通过ＨＤＰ主题模型生成各文献与文献集的主题分布矩阵，利用余弦相似度计算与时间阈值加权，生成每篇文献的相关文献集并进行主题文献自动推荐。选取雷达领域语料为样本，在面向专题情报服务的领域知识库构建平台系统中进行了主题文献推荐的模块设计和实际应用。
[期刊] 图书馆学研究
[作者]
张麒麟 姜霖
每年发布的各种"好书榜单"已经大大超过了普通读者的阅读量,即图书在专家筛选后仍然存在信息过载的问题,需要进一步结合专家意见、群体智慧和个性化需求,构建更准确的基于文献内容的阅读推荐机制。文章引入了专家书目维、协同过滤维和情感分析维,通过"引入权重值—加权求和—计算比值"的算法步骤,分别得出专家推荐指数、协同推荐指数和情感推荐指数。文章认为该图书推荐机制既考虑了社会主流价值观的要求,也匹配了读者的个人阅读口味,能够把真正适合的好书推荐给读者。
关键词：
文献内容 图书推荐 个性化推荐
[期刊] 图书情报知识
[作者]
史尚元 邱均平
[目的/意义]聚焦目前国内哲学社会科学项目的评审流程和关键环节，在分析其短板的基础上，构建基于社会化推荐的哲学社会科学研究项目评审机制，力求提升哲学社会科学项目评审的精准度和客观性，完善项目评审制度。[研究设计/方法]梳理了国内哲学社会科学项目评审的流程环节和短板，总结了社会化推荐嵌入哲学社会科学研究项目评审的优势；立足项目功能定位和评审目标，提出了基于社会化推荐的哲学社会科学研究项目评审机制框架。[结论/发现]科学合理地使用社会化数据能够及时更新筛选评审专家；在申请项目分组、专家遴选环节嵌入用户画像和推荐算法等社会化推荐技术，能够提升哲学社会科学评审公平性和准确性。[创新/价值]为优化哲学社会科学项目评审机制，提高项目评审效率、公平性和公信力提供了新思路。
关键词：
社会化推荐 项目评审机制 专家遴选
文献操作()
导出元数据
文献计量分析
导出文件格式：WXtxt
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