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[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] 情报理论与实践
[作者]
李泽中 张海涛 张鑫蕊 王兴鲁 孙鸿飞
[目的/意义]通过融合用户社交与情境信息,构建虚拟知识社区个性化知识推荐模型并开展个性化知识推荐算法的设计,能够在一定程度上完善虚拟知识社区个性化知识推荐方法的理论体系,具有一定的理论价值和应用价值。[方法/过程]首先构建出基于用户社交与情境信息的虚拟知识社区个性化知识推荐模型,然后利用改进的最大团算法设计出虚拟知识社区个性化知识推荐算法,最后通过选取某虚拟知识社区的用户数据进行实例分析实现精准的个性化知识推荐。[结果/结论]在利用融合用户社交与情境信息进行虚拟知识社区个性化知识推荐过程中,通过对某虚拟知识社区的实例分析,表明其个性化知识推荐结果的精准度得到了显著的提升。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
蒋武轩 易明 汪玲
[目的/意义]基于社交网络用户短期兴趣和长期兴趣，挖掘用户不同时间窗口下长短期兴趣，能够提高用户兴趣发现的准确性，解决推荐系统不能适应用户兴趣变化的问题。[方法/过程] 通过对社交网络用户兴趣的研究发现，社交网络用户兴趣可以分为短期兴趣和长期兴趣，据此构建融合用户兴趣漂移特征的个性化推荐模型。采用时间窗口的方法挖掘用户短期兴趣， 利用遗忘曲线跟踪用户长期兴趣变化。在此基础上对用户进行聚类，根据用户聚类结果为用户推荐兴趣相似用户。并以微博真实数据为例进行实证。[结果/结论]融合用户兴趣漂移特征的个性化推荐模型能够较准确的发现用户兴趣漂移特征，满足用户个性化信息需求。[局限]本文仅使用“微博”这一应用广泛的网络社交平台进行实证，未能从多个网络社交平台进一步验证模型的可行性和准确性。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
房小可 叶莎莎 严承希
[目的/意义]为弥补虚拟学术社区知识服务的不足,研究面向知识服务的知识推荐。[方法/过程]以虚拟学术社区这一重要交流平台为研究对象,将网络用户学术交流中的情境语义关系融入到知识推荐中。首先构建情境因素的语义层次模型,其次将情境语义融入到虚拟学术社区知识表示中,最后增加语义层次树中的属性因素,改进节点间的语义相似度计算,以实现融合情境的语义协同推荐。[局限]文中的实验只选取了科学网作为实验数据,并未将所有学术社区均进行实验层面的验证,扩大数据集将作为后续的研究目标之一。
关键词：
情境 语义 虚拟学术社区 知识推荐
[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] 情报杂志
[作者]
胡潜 明均仁
[目的/意义]针对现有的虚拟社区推荐方法缺乏兼顾推荐准确性和新颖性的问题,将数据挖掘技术与信息推荐方法相结合,提出了基于用户-主题关联挖掘的虚拟社区推荐方法。[方法/过程]该方法通过构建用户-用户相似度矩阵、社区-社区主题距离矩阵、基于矩阵分解的智能推荐等过程,使得推荐结果能在保证高准确性的前提下,兼顾推荐的新颖性。[结果/结论]实验结果表明,该方法取得了理想的预期结果,推荐效果既能保证准确性,又能体现新颖性。
关键词：
关联挖掘 智能推荐 虚拟社区
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
谭春辉 涂瑞德
[目的/意义]为提高群组推荐准确率和可解释性，针对现有的群组推荐方法较少关注群组内核心用户对群体兴趣的影响，综合考虑群组整体兴趣和群组内核心用户对其他用户的影响，提出融合群体兴趣和核心用户影响的群组推荐方法。[方法/过程]首先，借鉴h指数思想计算群组内每个用户的影响力，识别群组内核心用户；其次，利用LDA主题模型进行群体兴趣建模和核心用户兴趣建模；最后，综合考虑群组中用户自身兴趣和其受核心用户影响而产生的兴趣进行资源推荐服务。[结果/结论]对微博数据进行实证，验证了此方法的有效性。
[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]
房小可 严承希
[目的 /意义]用户兴趣推荐是信息服务中的重要内容,针对目前融合情境信息推荐的研究更多是直接将情境作为单因素而缺乏考虑情境关联的思想,本文以情境关系为切入点实现社会化媒体用户的兴趣推荐。[方法/过程]以具有相似情境用户可能具有相似兴趣为假设,来改进用户原始兴趣网络从而实现推荐。通过社会网络和资源相似性计算构建原始兴趣网络中显性网络和隐性网络;借鉴共现原理和情境本身相似性构建情境网络;通过兴趣传递关系计算直接兴趣度与间接兴趣度;最后借鉴协同过滤的思想实现推荐。[结果 /结论]与以往的只考虑单一情境因素的推荐
关键词：
情境关系 社会化媒体 兴趣推荐
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
夏立新 郑路 翟姗姗 李重阳
[目的/意义]在虚拟社区中,用户发布信息与传播信息是平台影响力与持续发展的重要因素。应挖掘边缘用户兴趣偏好,进行个性化资源推荐,满足其信息需求,让占据虚拟社区用户数量最大的"边缘用户"参与到信息传递的各个环节中,促使其向核心用户"靠拢",甚至成为核心用户。[方法/过程]文章试图以边缘用户的好友之间的关注关系形成社会网络为基础,结合好友发布信息内容,运用基于聚类的社群分析方法 Concor算法以及LDA主题模型,实现多粒度兴趣主题发现,再融入结构洞测度方法,挖掘每个兴趣主题下"结构洞",将结构洞位置用户占据
关键词：
LDA模型 结构洞 资源推荐 虚拟社区
[期刊] 商业经济与管理
[作者]
汪涛 李燕萍
本文以虚拟社区中的参与者为研究对象,通过定量研究探讨了虚拟社区中推荐者的特征——关系强度和感知专业性,是如何影响推荐的效果的,即对购买决策的影响。我们发现关系强度和感知专业性是通过信任这一中介作用于推荐对购买决策的影响的,同时产品涉入在其中起调节作用。
关键词：
感知专业性 关系强度 信任 产品涉入
[期刊] 经济管理
[作者]
付丽丽 吕本富 裴瑞敏
虚拟社区按照关系的类型可以分为基于现实关系和基于虚拟关系两种。本文从价值感知和信息系统质量的角度构建了结构方程模型,分别对这两种类型的用户参与虚拟社区的机制进行研究。研究结果表明,信息系统质量和价值感知对满意感有显著的正向作用,进而会增强社会认同感并提高参与的频率。对比信息系统质量和价值感知对参与的间接效应,基于现实关系的虚拟社区比基于虚拟关系的要强。
关键词：
虚拟社区 现实关系 虚拟关系 参与机制
[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] 图书馆
[作者]
刘海鹏 郑伟伟 张敏
针对虚拟学术社区知识共享中个体层次的信任问题进行研究,提出虚拟学术社区中用户信息交互行为模型,并据以构建包含初始信任、信任选择、信任持续3阶段的知识共享信任形成机制。
关键词：
虚拟学术社区 知识共享 信任关系
[期刊] 图书情报工作
[作者]
夏立新 李重阳 王忠义
[目的 /意义]利用三度影响力理论,从网络结构的角度进一步拓展用户关系连接,提高社交网络好友推荐的效率。[方法 /过程]首先,计算用户之间的关系强度,并筛选关系强度较大的用户集合;然后,通过用户共同关注的内容计算用户兴趣相似度;最后,融合用户关系强度和兴趣相似度实现好友的推荐并通过实际数据对所提方法进行实证检验。[结果/结论]实验结果表明,融合关系强度和兴趣的社交网络好友推荐方法具有较好的效果,可为用户推荐提供参考和借鉴。该方法进一步完善社会化推荐理论。
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