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[期刊] 情报理论与实践  [作者] 杜巍  高长元  
[目的/意义]文章用树形结构图对影响移动商务用户即时信息需求的情景要素进行分类,提出一种融入用户个性化情景要素的推荐模型。[方法/过程]在该模型中,通过用户当前情景和历史评分数据计算出对每个用户即时信息需求影响最大的K个情景要素,以此构造用户个性化情景,并将其作为输入条件改进已有的基于情景的多维信息推荐算法进而进行项目推荐。[结果/结论]通过Movie lens与MBook Crossing数据集对该模型中改进的算法和其他3种算法进行比较,实验结果表明:该模型的预测精度较高,可有效提高用户满意度,更能有效
[期刊] 情报科学  [作者] 杜巍  高长元  
【目的/意义】移动互联网时代,移动电子商务用户的个性化信息需求具有极强的情景依赖性与感知信任性,针对目前移动商务信息服务个性化和准确性较低,提出融入用户个性化情景与用户间信任关系的推荐模型。【方法/过程】首先,通过用户当前情景和历史评分数据计算出对每个用户即时信息需求影响最大的K个情景要素,以此构造用户个性化情景,然后结合不同信任环境下的用户信任度矩阵改进已有的不同信任信息环境下用户情景兴趣推荐方法,进而进行项目推荐。【结果/结论】通过Movie lens与Book-Crossing数据集对本文提出的算法
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 刘晶  李妍  侯会茹  
个性化是移动电子商务服务的重要内容之一,针对移动电子商务用户兴趣变化快、私密性强、项目属性跨度大,以及对位置、场景敏感等特性,提出移动电子商务多源关联个性化推荐架构,构建大数据智能中心平台,建立移动电子商务多源关联个性化推荐模型,进一步考虑情境因素,改进规则兴趣度度量方法,提出基于虚拟个体关联模型、虚拟情景关联模型、虚拟行为关联模型的多源关联动态自适应性架构,为用户提供信息粒度更为细致、情景更为关联的便携式个性化服务。
[期刊] 商业经济研究  [作者] 方闽江  
近年来,移动电子商务迎来了强劲的发展势头,给用户带来了更为便捷化、多样化的购物体验,线上交易已经成为人们消费的主要模式。与此同时,随着移动电子商务规模逐年扩大,电商平台与商家数量也在急剧增长,如何找到满足用户兴趣的移动电子商务个性化推荐路径至关重要。因此,本文立足于用户兴趣视角,在论述移动电子商务个性化推荐现状与基本理论的基础上,引入基于移动电商用户兴趣的三维空间模型,探讨在该模型基础上实现移动电子商务个性化推荐的路径。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 贺桂和  曾奕棠  
针对当前电子商务平台商品推荐中存在的不足,提出借助于本体技术和Agent技术,实现基于情境感知的电子商务平台个性化商品的推荐。对电子商务平台的情境要素进行了分析,探讨了电子商务平台情境感知的内涵;构建基于情境感知的电子商务平台个性化商品推荐模型,分析模型的组成部分;对模型运行的基本流程进行了介绍,重点分析情境获取、情境处理和规则匹配的实现方法;并对情境本体和商品本体的构建思路进行了分析。
[期刊] 现代管理科学  [作者] 李宝库  高玉平  郭婷婷  
文章基于VAM模型,将用户感知价值分为功能价值、体验价值和安全价值三个维度,提出了感知价值影响用户移动个性化推荐采纳意愿的假设,采用实证调研的方法对假设进行了检验。结果表明:功能价值和体验价值均显著正向影响用户移动个性化推荐采纳意愿,安全价值的影响稍弱;在收益和损失方面,感知有用性、感知易用性、情境特性、感知费用和感知风险对不同维度感知价值的影响程度存在差异。
[期刊] 现代管理科学  [作者] 李宝库  高玉平  郭婷婷  
文章基于VAM模型,将用户感知价值分为功能价值、体验价值和安全价值三个维度,提出了感知价值影响用户移动个性化推荐采纳意愿的假设,采用实证调研的方法对假设进行了检验。结果表明:功能价值和体验价值均显著正向影响用户移动个性化推荐采纳意愿,安全价值的影响稍弱;在收益和损失方面,感知有用性、感知易用性、情境特性、感知费用和感知风险对不同维度感知价值的影响程度存在差异。
[期刊] 现代管理科学  [作者] 李宝库  高玉平  郭婷婷  
文章基于VAM模型,将用户感知价值分为功能价值、体验价值和安全价值三个维度,提出了感知价值影响用户移动个性化推荐采纳意愿的假设,采用实证调研的方法对假设进行了检验。结果表明:功能价值和体验价值均显著正向影响用户移动个性化推荐采纳意愿,安全价值的影响稍弱;在收益和损失方面,感知有用性、感知易用性、情境特性、感知费用和感知风险对不同维度感知价值的影响程度存在差异。
[期刊] 图书馆学研究  [作者] 张剑  
随着信息技术、移动技术的飞速发展,移动学习已经成为教育领域研究的焦点。文章首先对移动学习、推荐系统等相关理论进行简单介绍,探讨基于学习情境的个性化过程,最后提出了基于学习情境的个性化移动学习推荐系统模型,为我国移动学习提供参考与借鉴。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 周朴雄  陶梦莹  
对情景敏感和个性化需求响应是移动网络环境下信息推荐的两大触发因素。针对目前移动环境下信息服务未融入情景敏感这一因素以及信息推荐的个性化程度低和准确性差的现状,提出采用"LBS+AR+多层关联规则"三维立体式个性化信息推荐方法。采用GPS/GIS技术实现精确定位,利用基于模型的多层级关联推荐算法避免稀疏性和难于扩展问题,采用AR(增强现实)技术实现可视化的信息推送,通过构建移动网络环境下情景敏感的个性化信息推荐系统实现为用户提供个性化、可视化的信息推送服务。
[期刊] 统计与决策  [作者] 陈红亮  周少华  
文章根据移动商务中LBS的特点总结了基于定位的个性化推荐区别于传统电子商务推荐的特征要求,并有针对性地提出了一种新的基于定位的个性化推荐算法。实证结果表明该算法能够完成设计目标。
[期刊] 情报科学  [作者] 李宇航  夏绍模  程华亮  
【目的/意义】在大数据环境下,借鉴迁移学习概念,对移动图书馆收集的用户评分数据进行分析解决个性化推荐问题。【方法/过程】构建跨域协同过滤模型,共享跨域特征信息,重构评分矩阵实现个性化推荐。【结果/结论】案例结果表明跨域协同过滤模型能够解决移动图书馆推荐系统初期数据量较少的冷启动问题,并具有良好的应用性。同时实现了对用户多个领域的兴趣挖掘,增加了用户粘度。
[期刊] 商业经济研究  [作者] 丁昭巧  
随着网络技术的发展和推广,电子商务得到长足的进展,逐步成为消费者购物以及浏览产品的主要模式。虽然电子商务体系带来了商品购置的便利,但使用者往往产生"商品迷航"的状况。基于此,本文采用调查问卷的方式设计了多Agent技术下的电子商务个性化推荐模型并完成用户感知研究,首先完成个性化推荐模型架构和各部分设计,研究内容用户相似度、协作过滤物品多Agent推荐思想和隐性反馈分析,进而采用设置假定,结合信度、参量、聚类解析完成。研究表明本文设计的电子商务个性化推荐模型能够较好地为使用者进行个性化推荐。
[期刊] 现代情报  [作者] 孙雨生  张晨  任洁  朱礼军  
本文从用户兴趣建模、推荐机制、信息资源管理三方面阐述了国内电子商务个性化推荐研究进展:用户兴趣建模研究用户兴趣模型表示、初始化、进化;推荐机制按实现方式分协同过滤推荐、基于内容推荐、基于规则推荐、基于知识推荐、基于效用推荐、基于人口统计推荐、混合推荐;信息资源管理研究集中在数据挖掘和存储。
[期刊] 预测  [作者] 宋光兴  曹春方  
电子商务的飞速发展改变了人们传统的购物模式,目前网上商家的信用主要通过在线信誉管理系统的信用评分体现出来。本文考虑交易的时间及价值因素,利用加权平均法改进目前许多网站使用的在线信用分集结方法,并把这种方法与网站的推荐功能相结合,从而使得在线信用分更具参考价值。
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