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[期刊] 当代财经
[作者]
张金城 柳巧玲
随着在线拍卖的不断发展,网站的经营理念也从传统的以网站为中心向以客户为中心转变,为了吸引新客户和保持已有的客户,提出了构建面向用户偏好的在线拍卖商品推荐系统。针对传统的商品推荐服务在商品推荐过程中没有考虑相关领域的语义知识,导致商品推荐精度较低等问题,提出了在推荐过程中引入本体技术,建立了基于本体的面向用户偏好的在线拍卖商品推荐模型,实现了在拍卖商品推荐的各个阶段均能有效地利用语义知识,提高了拍卖商品推荐的质量。该模型为构建面向用户偏好的在线拍卖商品推荐系统以及解决系统构建中的关键问题提供了理论指导。
关键词：
在线拍卖 用户偏好 本体 商品推荐
[期刊] 图书情报工作
[作者]
李伟卿 池毛毛 王伟军
[目的/意义]针对目前推荐模型愈加复杂、数据输入越来越多、传统推荐模型可解释性较低、推荐结果"过度特化"等问题,提出面向用户长短偏好调节的可解释个性化推荐方法。[方法/过程]从用户近期产品需求及其长期生活方式两个维度构建用户长短偏好模型,借鉴用户评分偏置及注意力机制,将用户长短偏好与其评分相结合进行评分预测,从而形成Top-N推荐。[结果/结论]通过在两个数据集上的实验结果表明,本方法对于不同的用户行为(显式反馈或隐式反馈),不同的推荐项目个数及在不同的推荐算法中都有良好表现。在无需对各种推荐模型进行较大改变的情况下,提升了推荐结果的准确率、召回率与多样性;另外基于对长短偏好系数的改变,实现对推荐结果多样性与准确率的调整,并且形成相应的推荐解释。
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
侯银秀 李伟卿 王伟军 张婷婷
【目的】识别并获取细粒度的用户偏好信息,优化图书个性化推荐的效果。【方法】使用情感分析方法对用户图书评论进行属性层文本挖掘,通过用户本身的图书评论获取用户对图书属性的偏好;基于每本图书的所有评论的情感计算获得其属性评分;将用户偏好矩阵、图书属性得分矩阵进行匹配,从而实现用户对图书属性情感偏好的个性化推荐。【结果】利用亚马逊图书评论数据作为数据来源分别对传统的协同过滤方法与本文提出的推荐方法进行实验对比。结果表明,本文提出的方法在准确性、召回率、覆盖率上分别提高了0.030、0.097、0.2812。【局限
[期刊] 工业工程
[作者]
禹春霞 刘玉茹 高旭
针对当前不具备专业知识的用户难以从海量云服务中选择满足其偏好的云服务商的问题,构建了满足用户需求偏好的云服务商推荐模型。该模型包括以下3部分:首先,从用户角度,通过模糊评价的方法确定并衡量用户对云服务的需求偏好;其次,从云服务商角度,通过模糊评价法和熵权法确定并衡量其满足用户需求的能力;最后,利用相似距离公式,将用户与候选服务商的相似性程度进行排序,向用户推荐最匹配的云服务商。算例结果表明,与传统的推荐方法相比,该模型能够更好地针对用户对云服务各项指标的偏好进行推荐,提高了用户选择云服务商的准确性。
关键词：
云服务 云服务商 需求偏好 个性化推荐
[期刊] 图书馆工作与研究
[作者]
彭博
在大数据时代,个性化精准推荐的价值愈加凸显。在二分网络推荐算法基础上,本文提出引入包含用户属性和图书分类信息的三部图推荐方法。对样本借阅数据的实验表明,该推荐方法可以针对不同读者提供满足不同专业需求的借阅推荐。
关键词：
图书推荐 三部图 数据挖掘 推荐算法
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
刘韵毅 梁樑
本系统基于模糊联想记忆神经网络,建立偏好评价模型,根据用户偏好对搜索引擎搜索到的候选文献进行评级,为用户推荐偏好值高的文献。本系统的学习模块采用PCA-CG算法和误差反向传播算法,以用户阅读过的基准文献和其对应评级作为训练样本,对用户偏好进行学习;推理模块根据学习到的模糊规则和隶属函数来计算候选文献的偏好值,并以偏好值排序,把偏好值高的文献推荐给用户。把该模型应用于信息技术类文献的检索,实验表明系统提供的推荐文献具有较高可信度。
[期刊] 情报科学
[作者]
相甍甍 郭顺利 张向先
【目的/意义】面向用户信息需求为移动商务平台设计个性化的在线评论效用评价方法,满足用户对商品在线评论的个性化需求,辅助用户进行消费决策。【方法/过程】首先分析利用GA-BP神经网络设计个性化移动商务用户在线评论效用评价方法的可行性和意义,然后结合移动商务用户在线评论的特点,从评论内容、评论者、评论阅读者、评论时效性4个维度,选取10个影响评论效用的指标,基于GA-BP神经网络设计了效用评价方法。最后采集美团APP美食版块数据,通过与标准BP神经网络实验结果对比分析验证该方法的有效性和实用性。【结果/结论】
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
胡吉明
本文首先阐述了对分网络算法在社会化推荐中的应用,然后分析了社会化推荐的运作机理,构建了社会化推荐模型,最后从相似用户集构建、基于对分网络的用户偏好预测和算法评价3个方面,进行了基于对分网络的用户偏好预测实现研究。评价表明对分网络方法对用户偏好预测的效果较好。
关键词：
社会化推荐 对分网络 用户偏好 预测
[期刊] 情报学报
[作者]
成全 张燕刚
互联网在线问答社区服务的广泛性、便捷性、互动性与个性化特征促进了该模式的飞速发展，在线问答社区已逐渐成为人们获取各类生活信息的重要平台。然而，社区内信息资源存在缺乏有效组织与语义关联缺失等现实瓶颈，以及生活类信息的高复杂、多层级等特性，导致用户的在线信息需求服务体验效果不尽如人意。为实现对在线问答社区内各类信息资源的细粒度组织与语义关系揭示，进而达到面向用户需求主题实施信息精准分类的目标，本研究利用在线母婴社区内用户提问数据构建用户需求的多层级架构体系，进而生成经过验证的、具有多层级需求主题的标签化数据实验样本。最后，通过比对本研究所构建的面向用户需求主题的信息多层级分类模型（users'needs topicshierarchical classification,UNT-HC）与TextAttBiRNN (text attention bi-directional recurrent neural network)单层级分类模型及HFT-CNN (hierarchical fine-tuning conventional neural network)、HCCNN (hierarchical classification conventional neural network)等多层级分类模型的分类效果，验证了UNT-HC模型在实现在线问答社区中多层级单标签、超细粒度文本信息分类应用中性能的优越性。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
成全 蒋世辉
[目的/意义] 有效实现多源异构在线健康信息资源的有机融合，是开展健康信息知识型服务的重要基础。[方法/过程] 首先，根据信息生成方式提炼出在线医疗健康平台中健康信息的主要特征；然后，依据用户对医疗健康信息探索实践的目标、任务与过程，将用户在线健康信息需求进行层级划分；进而，建立用户健康信息需求的响应机制。[结果/结论] 在此基础上，构建面向用户需求的多源在线健康社区信息多层级融合框架，并从数据级融合、特征级融合及决策级融合逐层剖析在线健康信息多层级融合的实现路径。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
郭顺利 张向先 李中梅
［目的 ／意义］为了能够准确发现满足用户信息需求的有用在线评论，对在线评论按照有用性进行排序，帮助用户进行消费决策。［方法 ／过程］首先通过文献调研和专家咨询，结合移动Ｏ２Ｏ用户在线评论的特点，选取影响移动Ｏ２Ｏ在线评论有用性的８项指标，采用模糊层次分析法进行指标赋权，然后利用定量方法进行指标量化，使用加权灰色关联分析方法进行有用性计算和排序，构建有用性排序模型。最后获取美团商品的在线评论数据进行应用研究，采用与美团原始评论排序结果对比分析的方法，检验方法的可行性和科学性。［结果 ／结论］实验结果表明，采用移动Ｏ２Ｏ在线评论有用性排序模型进行排序，排名靠前的在线评论信息量大，包含产品或服务的维．．．
[期刊] 中国流通经济
[作者]
李佳成 鞠颂东
用户网络涵盖从供应商到消费者各级用户的全部,囊括整个物流需求方。日益复杂的物流服务需求要求物流网络化运作必须面向用户网络,以用户的需求为出发点来提供物流服务。物流服务运作环节的变动与调整,将取决于用户的需求情况与变化。为更好地把握物流需求的复杂变化,面向用户网络提供所需服务,必须关注物流服务需求结构与层次,关注物流服务需求之间的复杂联系,在坚持物流服务属性原则、物流供给与需求相关原则、全面掌握物流供给与需求原则、宏观与微观相结合分析供给与需求原则、理性认识物流服务需求原则,摒弃"重供给、轻需求"观念的前提下,动态组网,构建面向用户网络的物流服务平台;快速响应、动态调整,以适应及时服务的自适应机...
[期刊] 图书情报工作
[作者]
刘枚莲 刘同存 吴伟平
传统推荐算法仅依据网络消费者已有偏好信息提供推荐服务,忽略其当前购物状态信息和可能的偏好变化信息。针对这一缺陷,通过分析网络消费者偏好变化特征,提出基于网络消费者偏好预测的推荐算法。该算法综合考虑网络消费者已有偏好信息及其前购物操作行为评估其对商品的偏好,并结合协同过滤思想为其提供有针对性的推荐服务。实验结果表明,基于网络消费者偏好预测的推荐算法能够较好地预测其购物过程中的偏好倾向,显著提高推荐质量和精度。
关键词：
电子商务 推荐算法 偏好预测 协同过滤
[期刊] 工业工程
[作者]
禹春霞 李南南
基于协同过滤推荐技术,构建了面向燃气具的用户个性化推荐模型。首先,根据用户注册信息与评分信息获取目标用户的相似用户以及偏好产品集;然后,根据目标用户的购买偏好确定产品的评价指标,并对偏好产品集进行评价。最后,通过算例分析证明了提出模型对燃气具个性化推荐的可行性和推荐结果的有效性。
关键词：
燃气具 协同过滤 冷启动 个性化推荐
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
邓胜利 孙高岭
本文从Web2.0时代的用户信息需求分析出发,探讨了基于显性行为和隐性行为的个性化服务需求,分析了用户对推荐服务的要求,构建了基于推荐服务的用户信息需求转化模型。
关键词：
信息需求 用户行为 推荐服务
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