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[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]
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。
[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] 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] 情报学报
[作者]
夏立新 杨金庆 程秀峰
为了提高群组推荐模型中推荐结果的准确度问题,本文研究并提出了一种融合情境信息的群组推荐模型。首先,获取用户行为情境数据,同时发掘提取单个用户行为的偏好;其次,计算单个用户行为相似度,进行群组聚类发现;然后,融入情境信息挖掘群组行为特征,并构建群组行为偏好特征向量,最后结合协同推荐思想,将群组作为整体,和其他群组对项目的历史评分进行协同,形成预测评分。在实验中,我们通过分析用户的操作流,提取了主题序列特征,然后融入了经典情境信息,得出推荐结果。结果表明,使用该模型得出的排序靠前(6位)的推荐结果较之传统(非情境)的群组推荐方法具有更高的准确性。因此,该模型更适用于移动环境下的群组推荐。
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
曾子明 金鹏
针对用户的兴趣变化具有时间敏感性特点，文章提出基于用户兴趣变化的数字图书馆知识推荐模型。首先融合标签和时间等因素，通过用户使用标签的频率以及对资源的标注时间等信息构建用户－资源评分矩阵；然后结合协同过滤算法，计算目标用户最近邻从而完成知识推荐，并在此基础上设计个性化知识推荐服务模型；最后探讨系统知识推荐服务机制及其应用。
[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] 情报理论与实践
[作者]
陈添源 梅鑫
［目的/意义］构建多源数据融合获得细粒度的用户画像标签，加强和提升服务场景的用户画像识别与精准推荐，对于洞察用户需求、开展群体精准营销、提高用户忠诚度等有着重要的参考意义。［方法/过程］融入服务场景构建多源数据融合的用户画像识别与推荐分析框架，以用户价值模型RFM重构表征用户行为的RFCLS标签，采用LDA模型提取用户资源使用偏好的文本语义标签，继而将用户属性、用户行为和资源使用偏好等多源异构数据汇聚成用户画像标签体系后，选取随机森林模型对不同标签组合展开用户画像识别的模型训练和分类性能评估。［结果/结论］实证研究表明，与单一的数值型或者文本型画像标签体系相比，多源数据融合的用户画像模型提升了用户画像识别和分类的精准度，有效支撑高校图书馆开展更为针对性的营销服务策略和个体精准化服务推荐。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
周奇 陆敬筠 朱晓峰
社交网站与电子商务网站逐步实现信息共享，电子商务网站利用社交网站信息可以增强信息推荐的准确性与可信性。文章提出一种利用社交网站的用户社交网络及博文信息实现基于社交团体和用户相似度的信息推荐方法，该方法利用ＣＮＭ算法发现用户所处的社会团体，通过基于语义信息的文本相似计算方法计算微博文本相似度，最后，在社团发现和文本相似度计算的基础上计算用户对项目的预测评分，实现信息推荐，并通过线下模拟实现测试该方法的有效性。
关键词：
社交团体 用户相似度 信息推荐
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
何娟
[目的/意义]为解决图书馆长久以来"藏与用"之间的矛盾,为读者提供个性化图书推荐等精准服务。[方法/过程]利用用户画像方法和技术,构建读者的个人画像与群体画像,并综合两者所反映出的读者借阅行为特征,实现图书的个性化推荐。[结果/结论]通过问卷调查证实测试用数据反馈结果较为良好,同时也反映出用户画像在图书推荐领域具有一定的可行性。[局限]数据全面性不够,构建用户画像的技术不够新颖,结果的测评方法较为主观等。
[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] 图书情报工作
[作者]
丁梦晓 毕强 许鹏程 李洁 牟冬梅
[目的/意义]针对当前知识发现服务中存在的个性化程度不高和推荐效果不佳等问题,提出一种基于用户兴趣度量和内容分析的推荐算法。[方法/过程]文章通过特征词分布、LDA主题分布、引文结构网络三个维度构建学术资源模型,并通过对用户行为的度量,计算用户对其浏览学术资源的兴趣度,结合学术资源模型构建用户兴趣模型。将用户兴趣模型与学术资源模型匹配,计算其相似度,得到用户对每条学术资源的兴趣值,最后将兴趣值最高的TOP-N学术资源推荐给用户。[结果/结论]通过实验检验算法的有效性和推荐准确率,结果显示,本文从实时动态度量兴趣的角度,提出的推荐算法能较好地预测用户兴趣,推荐效果显著,为实现发现服务精准推荐提供思路。
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