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[期刊] 管理评论
[作者]
李倩 许伟 蒋洪迅
移动互联网的快速发展，为人们提供了更及时的资讯和服务。传统旅游网站的景点和旅游线路展示方式，对于移动终端来说内容过于丰富，不适合浏览和选择。本文针对移动互联网特点，提出了一种考虑用户口碑的旅游计划个性化推荐方法。该方法首先利用语义分析方法，研究用户需求和旅游计划之间的多层次匹配关系。其次，深入挖掘用户口碑，提出了一个基于用户口碑的动态调整方法。更进一步地，结合用户需求匹配和用户口碑，提出了集成的旅游路线个性化推荐方法。最后，基于提出的推荐方法，本研究构建了一个旅游推荐原型系统，并进行了方法评价。结果表明，本文提出的方法较传统方法有明显的改进，具有更好的用户体验，为用户旅游提供了便捷服务，具有较．．．
[期刊] 运筹与管理
[作者]
苏莹 刘建国 郭强 田大钢
利用用户的负面评价信息,本文提出了一种新的推荐算法结构。算法首先将用户选择过的产品分为喜欢和不喜欢两类。其次利用用户的喜好信息构建推荐列表,同时利用负面评价信息构建厌恶列表。最后将推荐列表中的厌恶产品进行过滤,精炼推荐列表。Movielens数据上的实验结果显示,当采用90%数据作为训练集时,推荐列表的排序打分可以达到已知算法的最大值0.077,推荐列表的长度为10时,推荐列表的多样性和推荐新信息的能力相对不考虑负面信息的算法分别提高了16.08%和28.83%。同时,算法可以识别出根据喜好信息构建的推荐列表中19.15%的产品是用户不喜欢的。新算法结构不仅是目前已知的准确度和多样性都最高的算...
[期刊] 情报学报
[作者]
余以胜 徐剑彬 刘鑫艳
当前情报学科的发展目前呈现出多维度、跨学科等特点,而结合个性化信息推荐算法,可为其注入新活力。本文的研究是为了提高个性化信息推荐的效果,解决个性化信息推荐的稀疏性问题,以期可以促进情报学科的新发展,为此,我们引入了社群挖掘概念,得到TO算法,在协同过滤或关联规则推荐之前先对数据进行社团划分,通过对Book-crossing公开数据集的验证分析,并与对照算法相比,我们发现TO算法的准确率和调和度都最佳。
关键词：
社群挖掘 个性化推荐 情报学科建设
[期刊] 南开管理评论
[作者]
陈梅梅 刘利梅 施驰玮 戴伟辉
为揭示个性化推荐系统的用户决策"黑箱",本文基于决策理论和前人成果提出了研究假设,并基于情境实验的主观调查数据和行为数据,对推荐规模、用户感知和决策之间的关系以及不同决策风格用户在决策中的调节作用进行了实证研究。研究发现:推荐规模扩大,用户感知推荐的吸引力、感知选择难度明显提高,同时对感兴趣商品的回忆效果和搜索深度均显著下降,决策时间显著增加;感知吸引力、感知选择难度会影响用户的选择意向和决策努力,进而对决策质量产生影响;选择意向在用户感知与决策努力之间起部分中介作用;用户决策风格在感知吸引力与决策努力之间起调节作用。
关键词：
推荐规模 用户感知 决策风格 用户决策
[期刊] 图书馆工作与研究
[作者]
彭博
在大数据时代,个性化精准推荐的价值愈加凸显。在二分网络推荐算法基础上,本文提出引入包含用户属性和图书分类信息的三部图推荐方法。对样本借阅数据的实验表明,该推荐方法可以针对不同读者提供满足不同专业需求的借阅推荐。
关键词：
图书推荐 三部图 数据挖掘 推荐算法
[期刊] 旅游学刊
[作者]
刘卫梅 林德荣
旅游口碑推荐是旅游者在目的地完成一项旅游活动后对旅游产品以及目的地做出的综合性评价,并向他人进行推荐的过程,这里主要是指正面口碑的传播。口碑推荐有利于降低信息不对称条件下的旅游购买感知风险,是旅游者购买决策的重要依据。那么,究竟哪些因素影响旅游者进行口碑推荐?这些因素又是通过什么样的机制对口碑推荐产生作用?为此,文章以S-O-R理论为基础,实证分析了旅游者感知价值、功能一致性和旅游者目的地信任对口碑推荐意愿的影响效应,同时检验了意见领袖在其中是否起着调节作用。研究结果显示,感知价值对旅游者目的地信任和旅游口碑推荐意愿有着显著的正向影响;功能一致性对旅游者目的地信任的正向影响显著,而对旅游者口碑推荐意愿的正向影响不显著;旅游者目的地信任正向显著影响旅游者的口碑推荐意愿;在多群组结构方程模型分析中发现意见领袖的调节作用并不显著。该研究结果丰富和完善了口碑推荐意愿的理论,为目的地管理者实施有效的营销和管理提供了参考。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
卞艺杰 赵喆 张庆龙 陶飞飞 邹银马
针对机构知识库资源推荐准确率低的问题,提出基于本体加权向量模型的改进方法,并使用此方法表示机构知识库用户模型,进而给出基于隐性信息和显性信息的兴趣权重计算公式,提出了个性化推荐的总体架构。通过实例验证,该模型在个性化推送系统中的应用可提高系统查全率和查准率。
关键词：
本体 资源推荐 用户模型 机构知识库
[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] 旅游科学
[作者]
于超 樊治平 张晓晓
随着旅游行业的发展,旅游行业的竞争越来越激烈,如何更好地满足游客的个性化需求成为关注的焦点。针对小型团体游客的旅游产品个性化定制问题,本文提出了一种考虑小型团体游客多类型期望的旅游产品个性化定制方法。在该方法中,首先,通过问卷调查获取游客针对不同类型旅游产品属性的期望要求;其次,计算不同类型的旅游产品属性各取值水平满足游客需求的程度;再其次,通过建立和求解优化模型来确定旅游产品定制方案;最后,通过一个算例说明本文提出的方法的可行性与有效性。
[期刊] 旅游科学
[作者]
于超 樊治平 张晓晓
随着旅游行业的发展,旅游行业的竞争越来越激烈,如何更好地满足游客的个性化需求成为关注的焦点。针对小型团体游客的旅游产品个性化定制问题,本文提出了一种考虑小型团体游客多类型期望的旅游产品个性化定制方法。在该方法中,首先,通过问卷调查获取游客针对不同类型旅游产品属性的期望要求;其次,计算不同类型的旅游产品属性各取值水平满足游客需求的程度;再其次,通过建立和求解优化模型来确定旅游产品定制方案;最后,通过一个算例说明本文提出的方法的可行性与有效性。
[期刊] 旅游科学
[作者]
于超 樊治平 张晓晓
随着旅游行业的发展,旅游行业的竞争越来越激烈,如何更好地满足游客的个性化需求成为关注的焦点。针对小型团体游客的旅游产品个性化定制问题,本文提出了一种考虑小型团体游客多类型期望的旅游产品个性化定制方法。在该方法中,首先,通过问卷调查获取游客针对不同类型旅游产品属性的期望要求;其次,计算不同类型的旅游产品属性各取值水平满足游客需求的程度;再其次,通过建立和求解优化模型来确定旅游产品定制方案;最后,通过一个算例说明本文提出的方法的可行性与有效性。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
陈梦曦 田澎 李相勇 江景春
航空旅客会员等级以及航班舱位等级可以有效区分不同等级的旅客群体,提升航空路线个性化推荐的准确性。在已有的加权矩阵分解模型基础上,引入旅客会员等级和航班舱位等级,建立了考虑等级因素的个性化航空路线推荐模型。通过实际航空运营数据进行实证研究,检验了考虑等级的个性化航空路线推荐模型的有效性。实证结果表明,旅客会员等级和航班舱位等级显著影响航空路线个性化推荐的效果,同时考虑会员等级和舱位等级的航空路线推荐模型的平均召回率,与平均精确率比未考虑等级的航空路线推荐模型分别提高5.6%以及1.1%。研究还发现,考虑等级的航空路线推荐模型在不同等级的旅客数据集上推荐的效果存在差异,不同会员等级和舱位等级的旅客需求不同,舱位等级因素对高端等级旅客显得尤为重要,但对于普通等级的旅客,会员等级的影响因素大于舱位等级。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
刘海鸥 孙晶晶 苏妍嫄 张亚明
[目的/意义]用户画像是通过深度挖掘用户人口统计学信息、消费行为、社会关系、情境信息而抽象出来的标签化画像,为揭示用户行为特征并进行个性化推荐提供了依据。[方法/过程]基于用户基本属性数据、用户行为属性数据以及用户情境属性数据抽象出了游客标签并进行了形式化表示,结合本体建模方法建立了游客的用户画像概念模型,在此基础上提出了基于用户画像的旅游情境化推荐模型并设计了一个景点推荐测试系统进行实验测试。[结果/结论]测试结果表明,基于用户画像的情境化推荐方法较好地融合了用户基本信息标签、行为信息标签与情境信息标签,获得了更优的推荐效果,验证了文章推荐方法的可行性。
关键词：
用户画像 旅游 情境分析 推荐服务
[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。
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