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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
吴树芳 高梦蛟 朱杰
[目的/意义]针对当前社交用户兴趣挖掘效果不理想，且缺乏对兴趣类型特征的深入研究，提出一种新的长短兴趣挖掘方法。[方法/过程]首先引入兴趣价值参数作为先验知识对Labeled LDA主题模型进行改进，依据改进的主题模型挖掘不同时间窗口的兴趣主题，构建兴趣主题矩阵。然后基于用户兴趣的变化规律构建主题生命树，挖掘用户兴趣的生命特征和潜在关联，将用户兴趣划分为长期兴趣、短期兴趣和过期兴趣。最后依据兴趣主题的强度和波动幅度量化用户不同类型兴趣的权重，实现对用户兴趣的准确表示。[结果/结论]实验采用从新浪微博爬取的真实数据作为训练集和测试集，与已有的兴趣挖掘方法进行比较，结果发现长短兴趣挖掘方法在F1值和MRR值上最高分别提升了7.68%和7.41%。[局限]仅利用微博文本信息对方法进行验证，缺乏对跨平台信息的深入探讨。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
吴树芳 高梦蛟 朱杰
[目的/意义]针对当前兴趣挖掘研究未考虑用户兴趣稳定性和未充分整合社交关系中的兴趣资源问题，提出了利用兴趣稳定且多维相似的重要社交兴趣资源挖掘用户兴趣的方法。[方法/过程]在构建用户社交网络的基础上，利用不同时间窗口的兴趣波动幅度计算关联用户的兴趣主题稳定度，并基于网络节点信息和连接关系，计算用户间的多维相似度。融合兴趣主题稳定度与多维相似度，获取用户的重要社交关系资源，实现对用户兴趣的挖掘。[结果/结论]实验采用新浪微博数据作为测试集，与已有方法相比，新方法可以有效提高兴趣挖掘效果。[局限]仅利用单一社交平台进行研究，未从多源数据中进一步探讨用户的兴趣变化。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
姚晓娜 祝忠明 王思丽
为了解决用户兴趣建模初期存在的冷启动问题,以科研用户公开发表的学术产出作为用户兴趣建模的数据源,采用文本挖掘和基于本体的模型表示技术进行用户建模,并提出一种通过实体关系表示用户兴趣的方法。该方法与使用单个关键词或实体的表示方法相比,语义信息更为丰富,能更好地描述用户兴趣。最后,将生成的用户兴趣本体实例存储到Sesame本体数据库中,支持通过SeRQL和SPARQL语言进行查询,实现了用户兴趣信息的语义化存储和检索。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
石季辉 于长锐 刘兰娟
本文对传统预处理步骤和方法进行了分析,针对其所需解决的两个基本问题:用户的准确识别与追踪和本体化的Web信息与基础日志数据的结合,提出了适合网络社区用户兴趣挖掘研究的数据预处理步骤与方法,弥补传统Web使用挖掘数据预处理在这方面的不足。
关键词：
网络社区 预处理 本体 数据挖掘
[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]
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] 情报科学
[作者]
曾子明 周知
【目的/意义】针对不同主题下资源数量的差异对用户兴趣建模存在影响的问题,提出一种基于主题热度的兴趣建模策略,提升模型的预测能力与推荐系统的推荐效果。【方法/过程】以主题下不同资源的数量代表该主题的热度,以此对用户兴趣特征进行调权处理,并在此基础上利用向量空间模型进行兴趣表示。以抓取的“豆瓣电影”675351位用户的观影数据进行推荐实验,验证本文策略的效果。【结果/结论】实验结果显示,基于主题热度调权的兴趣建模方法的推荐准确率明显高于传统基于绝对频次的兴趣建模方法,该策略可以提升用户兴趣建模效果。
关键词：
兴趣建模 用户日志 主题热度
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
唐晓波 谢力
随着互联网中信息资源的飞速增长，用户兴趣模型的准确性和时效性成为了个性化服务的关键；采集用户浏览使用过的信息资源，从中挖掘隐性知识，获取用户兴趣并对兴趣模型进行动态的更新，成为目前个性化信息服务一个重要的研究方向。文章利用ＬＤＡ模型对用户浏览过的信息资源进行主题建模，通过遗忘函数，对用户兴趣模型中的各个主题进行动态的更新。通过豆瓣网上真实的电影语料和用户数据进行实验，构建准确、实时的用户兴趣模型。
[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] 情报学报
[作者]
吴树芳 张雄涛 朱杰
随着移动互联技术的进一步发展,微博检索已成为微博服务的重要组成部分。考虑到微博检索与传统文本检索的不同,提出一个改进的微博检索模型。新模型对传统查询似然模型中的文档先验概率和文档语言模型估计进行了改进。在文档先验概率方面,通过量化用户对博文的兴趣获得用户的兴趣博文库,并在兴趣博文库的基础上计算微博先验概率,使得符合检索用户兴趣的微博具有较高的先验概率;在文档语言模型估计方面,混合内容及用户交互两方面信息获得微博的相关文档集,并将其作为平滑项实现对微博文档语言模型的混合估计,有效缓解了微博短文本的数据稀疏问题。实验采用从新浪微博爬取的真实数据对研究内容的有效性进行验证,结果表明与现有研究中较好的改进查询似然模型相比,新模型在P@15、P@30和MRR上均有一定提高。
[期刊] 统计研究
[作者]
刘云霞 曾五一
连续属性的离散化在数据挖掘中有着非常重要的作用。本文基于可辨识矩阵提出一种连续属性离散化的方法,并利用平均互信息量对离散化结果进行修正。该方法通过统计模拟取得了良好的效果。
关键词：
数据挖掘 可辨识矩阵 连续属性 离散化
[期刊] 资源科学
[作者]
刘瑞 朱道林
土地利用变化是全球变化中的重要组成部分。本文以土地利用转移矩阵为基础,构建了土地利用净变化量、交换变化量、总变化量的计算方法,并计算了随机状态下各地类间相互转换的理论频数,通过实际转换量与理论转换量进行对比,构建判断土地利用转换规则的方法,从而能够更加清晰地判断土地利用变化的系统过程。应用上述方法对山东省德州市临邑县土地利用变化进行了实证分析,结果显示:临邑县耕地总变化量最大,其次是园林地和未利用地,最后是建设用地和其他土地,其中耕地几乎全部都是交换变化,而未利用地则相反,园林地和其他土地以交换变化为主,建设用地以净变化为主;从新增的角度来说,未利用地转化为其他土地最具有转换优势,其次是未利用...
关键词：
土地利用变化 转移矩阵 转换规则
[期刊] 图书情报工作
[作者]
张琴 张智雄
[目的/意义]以主题短语识别为研究对象,提出基于PhraseLDA模型的主题短语挖掘方法,为快速理解文本内容、准确抽取文本主题提供借鉴思路。[方法/过程]对低频词进行量化定义,提出一种合理的短语重要度计算方法,最终利用PhraseLDA主题模型推理出主题短语。[结果/结论]实验结果表明该方法在多种数据集中挖掘出的主题短语质量较高,主题一致性较强。
关键词：
主题模型 短语挖掘 主题短语
[期刊] 图书情报工作
[作者]
王文娜 许正良 李贺 谷莹 刘金承
[目的 /意义]在主题挖掘的基础上融入典型城市差异分析视角，帮助共享住宿平台因地制宜地改善用户体验、提高用户粘性，从而推动典型城市平台用户管理精细化、科学化，实现平台的可持续发展。[方法 /过程]以小猪短租平台为例，爬取北京、上海、成都、广州和三亚5座典型城市的15 040条在线评论，通过LDA主题模型提取用户关注主题，基于Stacking集成学习算法和IPA分析工具从重要性和绩效两个维度分析用户对不同城市主题的关注度与满意度差异。[结果 /结论 ]结果发现，用户住宿体验过程中关注主题主要包括人员服务、周边交通、基础设施、感官认知、经济价值、风景建筑、主题特色和餐饮体验8类；同时，结论进一步明确了各城市处于优势区、劣势区、改进区和保持区的主题差异性，实现对用户关注主题的跨城市分析。研究为主题挖掘学术研究提供新的研究思路，也为共享住宿平台有效配置资源提供实践指导。
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