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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
李默 梁永全 赵建立
针对数字图书馆学术资源信息过载问题,提出了一种融合相似性评价、信任度与社会网络的学术资源推荐方法。该方法利用信任度分析与社会网络关系挖掘技术对协同过滤推荐方法进行了改进,并综合考虑了用户特征因素对推荐结果的影响。实验结果表明,本方法在预测准确度和覆盖率指标上均优于其他推荐方法,显著提高了学术资源推荐系统的推荐质量。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
李吉 黄微 郭苏琳
[目的 /意义]微博对用户获取信息和建立社交网络具有重要作用。提出一种基于相似度和信任度融合的微博内容推荐方法,能够从用户需求出发进行个性化微博内容推荐,对提高微博服务质量、改善信息过载问题具有意义。[方法/过程]基于相似度和信任度融合算法,构建微博内容推荐模型,以新浪微博为研究对象,采用编程方式获取汽车、体育、运动健身、互联网和财经5个领域的数据,展开用户相似度与信任度计算的实验分析和比较。[结果/结论]分析结果显示该方法可以有效表示和挖掘微博内容,改善微博推荐的准确性和用户满意度。
关键词：
相似度 信任度 微博 内容推荐
[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] 情报理论与实践
[作者]
李响 谭静
[目的/意义]提出一种基于潜在语义分析和最大边缘相关性的方法,向用户推荐具有高相关多样性的学术论文。[方法/过程]首先采用潜在语义分析方法处理高维词项—文档空间和用户兴趣向量,取相似度大于阈值的文献形成备选相关文献集;然后根据信息新颖度的思想,利用引文分析方法计算备选文献的差异性;最后使用最大边缘相关性方法处理备选相关文献,形成冗余度小相关多样性高的推荐论文集。[结果/结论]实验结果表明,该方法的推荐准确率和多样性优于其他两种基准方法。[局限]随着文本数据维数增加,算法的时间复杂度增加,耗时增加。
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
王根生 潘方正
针对协同过滤推荐算法没有考虑推荐对象间语义关系的问题，提出一种融合推荐对象语义相似度的改进型协同过滤推荐算法。首先利用知识图谱表示学习算法将推荐对象的语义信息嵌入到一个低维语义空间；然后计算推荐对象之间的语义相似度，把该语义相似度融合到协同过滤推荐算法中的相似度计算中，弥补协同过滤推荐算法没有考虑推荐对象自身语义知识的缺陷。实验结果表明，该改进型算法相比于传统协同过滤推荐算法具有更高的准确率、召回率和覆盖率。
[期刊] 情报学报
[作者]
杨辰 刘婷婷 刘雷 牛奔 孙见山
随着知识爆炸时代的到来,电子文献数据库的负荷将急剧扩大,用户在库中搜寻所需资源也将越发困难。因此,开发电子文献资源推荐系统从而辅助电子数据库的管理受到研究者的广泛重视。协同过滤作为时下数据库的常用推荐技术,由于仅仅考虑了用户对于文章的历史评分的相似度,忽略了用户在语义层面和社交关系的距离等重要因素因而推荐效果有限。为了在推荐系统中融入这些影响因素,本文在基于用户的协同过滤的方法基础上引入了基于主题模型的文本相似度和两种社会化的用户相似度(用户标签相似度与用户群组相似度),运用非监督的融合策略对这些相似度进行了整合。本文提出的融合文本特征与社会化指标的方法在真实数据集上展示了多源信息对于推荐准确度的增强和提升效应,对于电子文献资源的管理和传播具有较强的启示意义。
[期刊] 软科学
[作者]
杨东辉 万杰 于光 刘金福 于达仁
将影响社会化推荐的三种因素分别量化，建立了与微博社会网络一一映射。然后，基于Ｋａｒｈｕｎｅｎ－Ｌｏéｖｅ（ＫＬ）变换方法，计算出了同一主题下积极性和消极性文本平均距离。最后，将社会网络信息与情感相似结合形成修正的情感相似度量方法，利用修正相似度方法构建了新的社会化推荐系统。基于微博数据的实证计算和分析显示：经过变换后的用户相似度可以得到不同程度的提高；利用修正相似度方法构建的微博社会化推荐系统更符合用户心理偏好。
关键词：
微博 社会化推荐 KL变换 相似度修正
[期刊] 运筹与管理
[作者]
潘旭伟 曾雪梅 李涛
社会化标签的相似性评估是基于标签的链路预测和个性化推荐的基础。针对以向量空间矩阵和基于图或网络的标签共现关系来度量标签之间相似性的现有方法存在的割裂社会化标签系统“用户-资源-标签”三元内在关系及语义联系丢失问题，本文引入能系统刻画“用户-资源-标签”三元内在关系的超网络模型，提出基于超网络的社会化标签相似性评估方法。该方法从用户的社会化标注行为入手，将标签表示为节点，把用户对资源标注表示为超边，构建社会化标签超网络。在此基础上，建立基于超网络的社会化标签相似性度量的两个基本原则：共有超边原则和超边包含节点数原则，并据此构建基于超网络的系列社会化标签相似性度量指标。选取代表性社会化标签应用数据集，利用链路预测的AUC和Precision评价方法对构建的相似性指标进行实验评估，实验结果表明，基于单纯共超边原则以及综合共超边与超边包含节点数原则构建的标签相似性指标优于基于标签共现网络构建的标签相似性度量指标，特别是在Precision评价方面提升明显。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
唐晓波 孙飞
用户之间的好友关系作为社会化媒体可靠的信息传播途径之一,是社会化媒体的重要组成部分。为了解决社会化媒体中好友推荐的冷启动和准确性不足问题,文章提出了一种基于复杂信任网络的社会化媒体好友推荐模型。本文对社会化媒体用户的社会关系进行挖掘,结合单路径信任传递原则和多路径信任聚合方法,得到社会化媒体用户的复杂信任网络关系。利用可视化的方法生成用户的复杂信任网络图谱,有效地实现了社会化媒体好友个性化推荐,最后在真实的数据集上验证了本模型的准确性和可靠性,为后续相关的学术研究提供了有益的借鉴。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王明佳 韩景倜
文章针对传统推荐系统在数据稀疏性情况下用户相似性度量精度不高的问题,提出了一种多维度用户相似性度量的协同过滤算法。首先根据用户-项目打分矩阵,考察用户共同评分项目数和用户活跃度对用户相似的影响,并计算用户的相似度;然后通过修正皮尔逊用户相似性计算用户的相似性;最后通过一个权值来控制两者的重要程度,综合计算用户的相似性。研究结果表明权重系数为0.4,即修正的皮尔逊用户相似性的占的比重较大时,推荐系统的推荐质量最好;同时多维度用户相似性度量的协同过滤推荐算法在MAE、召回率RE和准确率三个方面都要优于经典的余弦相似性协同过滤算法以及皮尔逊相似性协同过滤算法。
[期刊] 情报学报
[作者]
易明 刘明 冯翠翠
针对单领域推荐中的数据“稀疏性”和用户“冷启动”问题，提出一种综合利用评分信息和特征信息的跨领域推荐模型。首先，利用异质网络表示学习，针对源领域和目标领域的异质信息网络，通过元路径、DeepWalk算法生成网络表示学习向量，进而利用个性化非线性融合输出源领域和目标领域的物品特征信息向量；其次，利用神经网络模拟CMF (collective matrix factorization)，生成用户和物品的评分信息向量，并通过映射函数MLP (multilayer perceptron)将用户评分信息向量映射到不同领域，以突出用户特征在不同领域的差异性；最后，将评分信息和特征信息有机融合，以损失函数为依据，采用梯度下降的方法学习模型的参数，从而完成评分预测。研究结果表明，在豆瓣网和Amazon数据集上，本文模型均优于其他相关算法；在提升推荐效果方面，目标领域RMSE (root mean squared error)和MAE (mean absolute error)下降了1%～15%，源领域RMSE和MAE下降了1%～19%；在用户“冷启动”方面，目标领域的RMSE和MAE下降了1%～14%。
[期刊] 情报学报
[作者]
叶佳鑫 熊回香 易明 刘明
在社交网络中，以用户群体作为服务对象来进行个性化推荐服务，能有效提升推荐效率。已有的研究在进行群推荐时大多仅考虑用户群体的整体兴趣，忽视了群体中用户间的相互影响。为此，本文提出了一种基于影响力传播的社交网络群推荐方法，综合考虑用户自身兴趣与其受核心用户影响而产生的兴趣来进行社交网络群推荐服务。以微博“超话”上的数据为例对本文所提方法进行验证，证明了本文所提方法的有效性，从研究结果来看，加入对影响力传播的考量能显著提升群推荐效果。
关键词：
社交网络 影响力传播 个性化推荐 群推荐
[期刊] 南开管理评论
[作者]
廖觅燕 方佳明 杨晶晶 Md Altab Hossin
App推荐算法在实现用户和推荐内容精准匹配的同时也会导致“信息茧房”效应，加剧用户疲惫体验。基于用户应对过程理论，本研究将app用户的失实交互行为视为用户应对推送内容疲惫的一种重要“技术适应”，构建了移动app场景下算法推荐内容相似性用户应对模型。通过访谈和多轮问卷调查分析，结果发现：算法推送内容相似性导致的疲惫体验与知觉控制感共同决定了app用户随后采取的应对努力策略。问题聚焦应对正向促进了失实交互行为，而情绪聚焦应对则对失实交互行为具有负面影响。失实交互行为中介了问题聚焦应对与情绪聚焦应对行为对用户app持续使用的影响。研究结果打开了用户疲惫体验与产品持续使用之间的理论黑箱，丰富和拓展了现有在线用户疲劳感研究和用户适应应对理论。研究结果对移动端推荐系统的开发与改进具有实践参考价值。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
潘浩 高英铭 潘尔顺
在常用评论特征的基础上,提出了一种基于搜索引擎(如百度)的文本相似性方法获取评论与产品标题之间的相似性,并作为新的评论特征建立评论推荐模型。实验证明,引入评论与产品相似性特征可明显改进评论推荐机制的有效性,同时文本相似性评价的准确性可以借助搜索引擎得到较大提升。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
贾凡 康舒雅 江为强 王光涛
近年来,公开披露的漏洞数量越来越多,推荐算法可以帮助软件安全人员和漏洞爱好者找到自己真正需求和感兴趣的漏洞信息。但是用户与漏洞的交互矩阵比经典协同过滤推荐算法所分析的交互矩阵有更强的稀疏性,严重影响了协同过滤推荐算法的使用效果。这也是将漏洞直接作为推荐项目所必须面对的主要挑战。为了解决这一问题,该文引入漏洞相似性计算方法,在基于内容的推荐算法中强调漏洞之间的普遍联系,从而解决推荐算法的交互矩阵高稀疏性、冷启动等问题。同时,充分考虑多类型用户的特点,最终形成了基于相似性的多用户漏洞推荐算法。通过在公开数据上的实验表明,该算法能够实现比传统协同过滤算法更佳的准确性和有效性。
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