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[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] 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] 数据分析与知识发现
[作者]
陈梅梅 薛康杰
【目的】在基于多构面信任关系的个性化推荐中,解决构面难以定义以及传统信任强度计算方法的局限所导致的推荐准确性低的问题。【方法】提出一种基于标签簇的多构面信任关系定义的方法,在标签聚类得到的标签簇基础上,引用TF-IDF思想及Pearson相似度定义簇间和簇内信任关系,构建有利于反映不同构面信任强度的信任张量,并融入基于张量分解模型的个性化推荐算法中。【结果】基于Last.fm数据集的仿真实验表明:从准确率、召回率和F1值各项指标上,本文提出的个性化推荐算法均有良好表现,在F1值上平均提升达2.29%。【局
[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] 工业工程
[作者]
马婧 吴清烈
发展C2B(消费者到企业)个性化定制是制造企业转型升级的重要方式之一,但当前企业个性化定制水平低,用户参与定制的流程中并未引入智能推荐以辅助其进行定制。为了更好地对用户的产品定制和决策进行引导,使用户可以准确描述自身需求,提高定制效率,在产品的个性化定制中,引入了智能推荐的思想,在原有基于物品的协同过滤推荐算法的基础上进行改进,提出了适用于C2B个性化定制的分步式智能推荐算法,并引入一汽车定制案例。对算法的运算及生成推荐结果的过程进行模拟,证明了该算法的有效性和实用性。
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
陈梅梅 薛康杰
【目的】在基于张量分解的个性化推荐中,解决因UGC标签冗余、热门标签和资源影响用户个性化兴趣所导致的推荐准确性降低问题。【方法】提出一种改进的基于张量分解模型的个性化推荐算法,引入标签综合共现结合谱聚类的方法,借鉴TF-IDF中IDF的思想提出一种基于共现标签和资源的热门惩罚机制,对基于三元关系的初始张量进行重新定义。【结果】基于Last.fm数据集的仿真实验结果表明,从准确率、召回率和F1值各项指标上,本文提出的算法均有良好表现,综合共现谱聚类的引入使得推荐算法在F1值上平均提升5.91%,基于IDF改
[期刊] 图书情报工作
[作者]
耿立校 晋高杰 李亚函 孙卫忠 马士豪
[目的 /意义]基于内容的过滤推荐中,针对向量空间模型表示文本时容易造成维度灾难的问题,提出利用余弦值r与匹配度值Sim相结合的方法对原有模型进行改进。[方法 /过程]由文献资源和用户兴趣分别筛选出权重较大特征词的词向量,进而由公式计算余弦值r,结合对应的特征词权重进一步计算出匹配度值Sim,将其作为向目标用户推荐文献的依据,并利用河北工业大学图书馆的相关数据对改进模型、向量空间模型及LDA主题模型进行实验,最后利用查准率、召回率、F1值及运行时间等评价指标对3种模型的实验结果进行分析。[结果 /结论]实验结果表明所提出的改进模型相比较于实验中的向量空间模型与LDA主题模型具有更高的应用价值与运行效率。
[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] 图书情报工作
[作者]
王军 张子柯
认为社会化标签没有特定的组织结构,标签的质量也会有优有劣。此外,同一个社会化标签对不同的人重要程度不尽相同。首先利用信息熵来刻画社会化标签对用户的重要性,然后将基于社会化标签信息熵算法和经典的协同过滤算法的个性化推荐结果进行对比,最后发现基于社会化标签信息熵算法在准确度上提高了10.9%。
关键词：
推荐算法 社会化标签 信息熵
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘曜 潘芳 潘郁 朱晓峰
由个性化推荐的实际应用环境,文章提出一种融合时间上下文信息的基于二分图模型个性化推荐算法。首先引入时间衰减函数对基于二分图模型的SimRank算法进行改进,使得时间对推荐的影响量化成图中节点的关联概率值,设计出融合时间信息的SimRank算法。再与协同过滤算法相结合,最终得到基于融合时间上下文信息的二分图模型的个性化推荐算法。实验结果表明:该算法比传统协同过滤算法以及基于二分图的SimRank算法在推荐的各项指标上有明显提高。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
袁虎声 赵洗尘
［目的／意义］在应用大数据提升图书馆服务的背景下，为提高借阅推荐的有效性，设计一种基于加权借阅网络的个性化推荐算法。［方法／过程］引入复杂网络理论的分析方法，以深圳大学城图书馆的实际借阅数据为例，证明借阅网络具有二分图特性和ＢＡ无标度网络特性，具备个性化推荐的条件；通过构建读者借阅子网，采用能量传递六步法，实现个性化图书借阅推荐。［结果／结论］实际借阅数据的验证结果表明，算法是有效且具有实际应用意义的。
关键词：
复杂网络 借阅推荐 大数据 图书馆
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
毕曦文 窦润亮 南国芳
随着时代发展和市场环境的变化，客户对产品个性化的追求不断提升。针对个性化产品配置进行客户满意度因素的分析，通过需求降维对关键满意度因素进行去冗余处理，将筛选出的因素作为遗传算法中的用户评价项目，从而对不同类型的客户推荐最优的个性化产品配置方案。实验结果表明，个性化服务和产品质量是企业需要重点保障的两个方面，企业应当有针对性地对用户提供个性化产品和服务。文中方法有效减轻了用户疲劳，为企业推出个性化的产品服务配置提供指导和建议。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
严建援 李雅婷
基于制造商领导的Stackelberg博弈模型,考虑引入个性化增值服务对线上交易、线下取货(buy online and pick up in store)的BOPS交叉渠道运营影响问题。结果显示无论在双线同价还是不同价下,个性化增值服务的引入不会影响制造商的批发价和利润,但会增长零售商和供应链利润,且这种增长在不同价下更明显。个性化增值服务的引入增长了均衡价格和线上成交量,减少了零售商线下运营成本,改善了线上下运营的衔接能力,更好地实现了O2O本意。最后,运用算例分析验证了结果。
[期刊] 工业工程
[作者]
禹春霞 刘玉茹 高旭
针对当前不具备专业知识的用户难以从海量云服务中选择满足其偏好的云服务商的问题,构建了满足用户需求偏好的云服务商推荐模型。该模型包括以下3部分:首先,从用户角度,通过模糊评价的方法确定并衡量用户对云服务的需求偏好;其次,从云服务商角度,通过模糊评价法和熵权法确定并衡量其满足用户需求的能力;最后,利用相似距离公式,将用户与候选服务商的相似性程度进行排序,向用户推荐最匹配的云服务商。算例结果表明,与传统的推荐方法相比,该模型能够更好地针对用户对云服务各项指标的偏好进行推荐,提高了用户选择云服务商的准确性。
关键词：
云服务 云服务商 需求偏好 个性化推荐
[期刊] 工业工程
[作者]
禹春霞 李南南
基于协同过滤推荐技术,构建了面向燃气具的用户个性化推荐模型。首先,根据用户注册信息与评分信息获取目标用户的相似用户以及偏好产品集;然后,根据目标用户的购买偏好确定产品的评价指标,并对偏好产品集进行评价。最后,通过算例分析证明了提出模型对燃气具个性化推荐的可行性和推荐结果的有效性。
关键词：
燃气具 协同过滤 冷启动 个性化推荐
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