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[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] 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]
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] 图书情报工作
[作者]
张建伟 李月琳 张泰瑞
[目的/意义]开展科研信息用户与知识服务平台个性化信息推荐功能的交互研究，有助于提升对用户推荐交互行为的理解，改善平台的推荐交互设计，从而提升推荐功能的用户体验；也可为优化推荐算法，提升推荐内容有效性提供指导。[方法/过程]招募36名参与者，采用实验研究方法，以CNKI和ScienceDirect为实验平台，利用Morae收集数据，开展用户研究。[结果/结论 ]研究揭示用户与推荐功能的交互行为、交互路径与交互路径链。主要揭示用户与个性化信息推荐交互的4个阶段、9种交互行为特征及4种交互路径类型；用户对推荐的关注源于检索结果无法满足他们的信息需求。研究发现采纳推荐能够启发用户，进一步影响他们与平台的交互。研究也表明，当前知识服务平台的推荐质量有待提升，用户对推荐的采纳使用率较低，常用的推荐交互路径较短，趋于简单化。
[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] 科技管理研究
[作者]
张喜征 蔡月月 罗文
针对创新社区日益增长的海量信息阻碍用户对知识进行有效获取和创造的现状,将模糊形式概念分析(FFCA)理论应用于创新社区领先用户的个性化知识推荐研究。首先识别出创新社区领先用户并对其发帖内容进行文本挖掘,得到用户-知识模糊形式背景,然后构建带有相似度的模糊概念格对用户偏好进行建模,最后基于模糊概念格和协同过滤的推荐算法为领先用户提供个性化知识推荐有序列表。以手机用户创新社区为例,验证基于FFCA的领先用户个性化知识推荐方法有助于满足用户个性化知识需求,促进用户更好地参与社区知识创新。
[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] 情报理论与实践
[作者]
张继东 李鹏程
文章提出移动融合的概念,构建了在移动融合下为社交网络用户推荐个性化信息服务的模型,能够快速而准确地从海量信息中为移动社交网络用户提供所需要的服务。通过LBS服务与社交网络融合所产生的地理社交数据等信息提取用户行为特征,继而为用户匹配与特征相符的个性化服务,最后探讨了移动融合目前所面临的问题与挑战。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
刘钟美
针对当前个性化信息推荐服务的不足:推荐的自动化程度低,推荐方法单一,不能灵活地提供多种推荐服务功能,难于对多个推荐工具和大量数据进行动态有效地管理与维护等问题,提出建立个性化信息推荐系统知识地图结构模型的建议。即把知识地图应用到图书馆的个性化信息推荐服务中,借助WIDAS工具提供一个可视化的环境,沿着资源的分布网络快速找到合理有效的资源匹配,进而对资源进行分析,及时把有关信息自动推送给相应的用户,提高推荐服务的效率。
[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] 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] 图书馆学研究
[作者]
朱娟 唐晓波
大数据环境为个性化推荐提供了丰富的知识源,但是如何从中获取知识并通过融合转化成实现精准个性化推荐的情报,是亟待解决的问题。从知识科学的角度,以知识融合的三层模型为基础,本文构建了以数据层知识融合、模型层知识融合以及应用层知识融合为一体的个性化推荐模型。该模型融合了大数据环境下的多源信息,构建了基于用户、商品、情境本体的知识库,从消费价值的角度深度分析商品特征,挖掘用户偏好,构建了基于语义—信任—情境融合的用户偏好模型,并利用DS证据理论对传统协同过滤和知识过滤推荐算法进行融合,实现个性化推荐。
关键词：
个性化推荐 知识融合 消费价值 用户偏好
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