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[期刊] 情报科学
[作者]
熊回香 杨雪萍 蒋武轩 陆颖颖
【目的/意义】研究科研社交网站中的学者推荐有利于增强学术合作、提升科研人员学术交流,对科研工作具有深远意义。【方法/过程】从学者知识结构和学术行为网络两个维度出发,构建基于相似兴趣的学者推荐模型,挖掘分析学者知识结构特征、学者间合作网络、机构间合作网络关系,计算学者在这三个层面上的相似度并进行整合实现学者推荐。最后以百度学术学者主页数据为例验证模型的可用性与有效性。【结果/结论】结果表明:模型能够有效解决科研社交网站信息过载和不对称的问题,满足可操作性和推荐结果有效性。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
顾佳云 熊回香 肖兵
[目的/意义]考虑用户兴趣和社交关系两方面的动态变化,提出融合用户动态兴趣与社交关系的学者推荐模型。[方法/过程]首先,利用不同学科的期刊文献作为分类语料,基于Labeled-LDA模型对学者所发博文进行学科领域判别。然后,依据KNN算法对博文进行学科分类,接着利用学科兴趣变化速率改进时间因子,计算得到学者动态兴趣相似度;根据学者间链接的数量关系计算学者的PageRank值,结合学者所发博文的时间价值计算得到全局信任度。在学者评论、推荐交互行为中引入时间权重计算学者交互信任度,综合全局信任度和交互信任度得到学者的动态社交信任度。最后,融合兴趣相似度与信任度进行学者推荐。[结果/结论]虚拟学术社区中融合用户动态兴趣与社交关系的学者推荐模型从动态兴趣和动态社交关系两个视角出发,能够有效提高学者推荐的质量。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
刘先红 李纲
［目的 ／意义］科研社交网络与大众社交网络一样存在信息过载问题，利用推荐系统向科研人员推送个性化信息是解决该问题的重要手段。通过与国外主流科研社交网络相比较，找出我国科研社交网络的推荐系统存在的问题，进而寻求解决之道。［方法 ／过程］从推荐项目、推荐策略、冷启动方案、用户偏好学习４个方面，对科研之友、学者网、ＲｅｓｅａＲｃｈ Ｇａｔｅ、ａｃａｄｅｍｉａ这４个科研社交网络的推荐系统进行对比。［结果 ／结论］我国科研社交网络的推荐系统在上述４个方面都与国外同行存在明显的差距，存在推荐项目较少、推荐策略单一、冷启动效果差、用户偏好学习能力弱等问题。针对这些问题，提出改进建议。
关键词：
科研 社交网络 推荐系统
[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]
杨梦婷 熊回香 肖兵 叶佳鑫
[目的/意义]在开放的知识交流环境中向学者推荐具有相似研究兴趣的学者有助于学者高效获取到所需的学术资源，更好地开展学术研究和学术交流。[方法/过程]首先利用LDA主题模型提取学者的科研兴趣特征，同时引入时间因子加权兴趣特征，形成学者动态兴趣矩阵，基于此使用K-means对具有相似研究兴趣的学者进行聚类分析，并在类簇内综合学者的科研能力和社交属性两个维度构建学者推荐模型。[结果/结论]以“百度学术”数据集对模型进行验证，实验结果表明该模型能够很好地发现相关学者，满足可操作性和推荐结果有效性。在学者推荐过程中引入更贴近现实的动态兴趣特征对推荐结果具有一定效果。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
纪征
介绍用户兴趣模型、推荐系统以及协同过滤推荐技术、基于内容、基于人口统计、基于知识、基于效用、基于关联规则的推荐技术等主流推荐技术,并对六种推荐技术从应用角度进行深入比较研究,最终提出将协同过滤推荐技术、基于关联规则的推荐技术与基于效用的推荐技术综合运用的组合推荐技术的构思,认为应当构建以用户为中心、基于用户兴趣模型的推荐技术。
关键词：
电子商务 兴趣模型 推荐技术 用户模型
[期刊] 情报学报
[作者]
崔鸿飞 冯子函 张靖雨
丰富的互联网文献数据库是科研人员了解领域发展和前沿的重要资源，从全局视角对领域的海量科研成果进行高效信息挖掘，可以在知识洪流中为科研人员提供更加明确的方向。本研究基于经典生物医学文献数据库PubMed收录的发表于2010—2021年的13万篇文章，挖掘科研人员的历史行为信息，构建同时包含作者、论文、关键词的异质信息网络，利用异质信息网络表示学习算法metapath2vec将该网络嵌入成为异质向量空间，并通过计算异质向量空间中向量的相似度指标，同时实现科研合作者推荐与科研兴趣关键词推荐。与已有研究相比，本研究的方法更加重视多任务协同，不仅在新增的科研兴趣关键词的任务中获得了有意义的推荐结果，还显著提高了科研合作者推荐的准确度。同时，本研究在作者空间与关键词空间进行了深入挖掘，并证明其在科研兴趣的语义理解方面具有指导意义。本研究在科研兴趣的研究、挖掘与推荐方面提供了新的研究视角。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
洪亮 冉从敬 吴志强
推荐系统能够有效解决用户面临的信息过载问题。移动环境下,用户对信息的需求随着情境变化而不断变化,而且不同情境下,具有共同兴趣的用户形成了不同的群组。因此,文章提出了基于用户共同兴趣的情境感知信息推荐方法。首先设计了基于散列的共同兴趣挖掘算法获取用户群组的共同兴趣特征;然后根据共同兴趣关联,计算用户和项目的关联度,并通过共同兴趣协同预测用户对项目的偏爱程度;最后综合以上两个因素进行情境感知的信息推荐。实验表明,提出的情境感知信息推荐方法在推荐质量和效率上均优于现有方法。
关键词：
情境感知 共同兴趣 信息推荐 移动环境
[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]
熊回香 杨雪萍 高连花
Web2.0的发展带来网络信息指数增长,给用户带来大量的信息和知识的同时,也引发了"信息过载"和"信息迷航"等问题,在一定程度上削弱了用户检索体验,而以"用户为中心"的个性化信息服务成为学术界和产业界关注的热点。已有研究大部分建立的是单用户兴趣模型,忽略了某些系统为群体用户提供个性化服务的需要等,本文在对社会化标签用户特征进行关联分析后,构建了基于社会化标签的单用户兴趣模型和群用户兴趣模型,并在此基础上,借鉴协同过滤算法的思想,架构了基于标签的单用户和群用户个性化信息服务流程框架,以期为社会化标注系统中信
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
周朴雄 陈涛
自然语言的标注方式导致标签产生了模糊性和多样性问题。由用户、资源和标签三者关系共同确定了语义本体,即确定了标签的唯一性,同时也建立了标签之间的语义联系。在此基础上,文章提出一种应用在虚拟社区中,基于相似标签聚类的信息推荐模型。该模型通过对标签间的相似性进行计算、聚类,以聚类的标签群作为纽带,形成信息资源的语义链条,进而挖掘出用户的需求信息,最后以标签云的方式展示给用户,完成信息推荐过程。
关键词：
虚拟社区 标签聚类 信息推荐
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王刚 郭雪梅
[目的/意义]将基于时间信息的用户兴趣序列引入推荐方法之中可以动态获取用户的兴趣偏好,提高推荐质量。[方法/过程]首先,通过用户对资源的访问顺序得到用户兴趣序列,并提取用户访问记录之间的最长公共兴趣子序列(LCISS)和全部公共兴趣子序列(ACISS),以此为基础计算用户之间的兴趣序列相似性;然后对用户行为量化,得到用户—项目评分矩阵;最后,将用户兴趣序列相似性与用户相似性度量相结合,提出了基于用户兴趣序列的改进协同过滤推荐方法。[结果/结论]文章提出的方法与基于用户协同过滤推荐和混合推荐方法在实验数据集进行比较,实验结果发现该方法在推荐效果上优于对比方法。此外,通过实验数据分析了推荐方法中的参数取值对推荐效果的影响。[局限]由于动态获取用户兴趣序列的变化,使得当用户数量及访问资源增多时,推荐的时间复杂度上升。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
崔春生 齐延信 田哲 史昱
针对目前电子商务推荐系统中存在的核心问题———相似度,提出借助Vague集理论研究推荐系统的思想。电子商务过程中顾客行为不确定性的存在,为Vague集的引入提供理论基础。商品推荐依赖的是商品间或顾客间的相似程度,而相似度的计算正是Vague集研究较为成熟的一个领域。根据一般电子商务购物方式,确定不同的顾客类型,在顾客分类的基础上,利用统计方法定义商品的Vague值,实现电子商务推荐系统与Vague的完美结合,并通过相似度的计算验证该方法的有效性,从而为推荐系统的研究提供新的思路和方法。
关键词：
推荐系统 Vague集 相似性 电子商务
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
余以胜 陈咏晖
[目的/意义]挖掘潜在好友关系并进行精准的好友推荐服务,已成为社交网络领域研究的热点,基于用户属性—关系相似度的好友推荐模型研究旨在增强用户忠诚度以及在线社区活跃度,提升社区的信息服务准确性和效率。[方法/过程]通过融合用户链接关系与属性特征,提出用户属性—关系相似评价体系;采用因子分析法,计算得出各项目权重以及综合得分;据此构建社交网络相似度矩阵,基于派系划分方法,对用户进行划分分区,最终实现好友推荐服务。[结果/结论]实验结果表明,运用派系划分的基于用户属性—关系推荐模型在推荐列表长度受限情况下的整体表现较优,有效提高推荐精准度。
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