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[期刊] 图书情报工作
[作者]
邓胜利 段文豪 夏苏迪
[目的 /意义]算法推荐服务衍生的风险给人们的日常生活造成重大影响，厘清算法推荐服务风险的产生机制以及用户应对算法推荐服务风险的行为特征有助于进一步完善算法推荐服务体系。[方法 /过程]运用扎根理论，采用半结构化的访谈方式，一对一深度访谈30名网络用户，结合防护性行为模型和风险应对行为理论，探索算法推荐服务风险中用户的应对机制、影响因素以及决策路径。[结果 /结论 ]研究发现风险属性、传播渠道、平台特征和用户行为特征对算法推荐服务风险的传播产生影响；在风险传播的基础上，用户形成风险感知、利益相关者感知和防护性行为感知；用户在感知的基础上形成态度和效果评估，并以此为依据制定决策，采取不同的应对行为。最后从算法素养、风险参与和个体学习3个层次提出建议，以应对算法推荐服务风险。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
毕达天 张雪 米艳霖 孔婧媛
[目的 /意义]旨在从算法感知的视角出发，探明用户对跨平台信息推荐接受意愿的成因与作用机制，为解决用户与智能算法交互领域的问题提供理论参考。[方法 /过程]从感知公平性、感知可问责性和感知透明度3方面阐释用户对跨平台信息推荐的算法感知内涵，基于启发式—系统式模型框架，探究不同维度的算法感知对用户接受意愿的差异化影响及其作用机制，采用结构方程建模进行实证研究。[结果 /结论 ]感知公平性、感知可问责性和感知透明度可以显著降低用户的隐私关注，进而提升用户对跨平台信息推荐的接受意愿，感知可问责性对隐私关注产生的负向影响最大；感知公平性和感知可问责性还可以增强用户的社会临场感，社会临场感对用户的推荐接受意愿具有正向影响。根据研究结论，为在线平台企业更好地实施跨平台信息推荐策略，以及互联网信息管理机构进一步完善推荐算法治理模式提供对策与建议。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
邓胜利 贾哲宇 夏苏迪 王少辉
[目的 /意义]从用户行为视角探究算法推荐服务应用过程中存在的问题，可为应对算法推荐乱象提供指引和规范。[方法 /过程]采用条件价值法量化网络用户算法推荐服务接受意愿，并对其接受意愿与使用行为是否背离进行验证，最后基于感知价值与风险理论分析该现象产生的影响因素。[结果 /结论 ]网络用户在算法推荐服务使用过程中，存在接受意愿与使用行为的背离现象，即用户持续使用但接受意愿不高。用户感知价值对接受意愿与行为背离产生负向作用且用户的感知愉悦性影响最为显著；感知风险正向影响背离现象产生，其中经济损失程度影响最大，信息过载程度影响最小。
[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] 情报理论与实践
[作者]
张建伟 李月琳 张泰瑞
[目的/意义]“推荐交互行为”特指用户在信息检索过程中与系统提供的推荐功能进行交互的行为。揭示用户检索行为与推荐交互行为之间的关系，为改善知识服务平台的推荐算法提供实证参考。[方法/过程]以CNKI和ScienceDirect为实验平台，采用实验研究方法开展用户研究，招募36位实验参与者，利用Morae软件采集用户的交互行为数据，并进行分析。[结果/结论] 6种检索行为与用户推荐交互行为具有相关性，且构建查询、浏览文献详情页面、在线阅读文献及下载文献对用户的推荐交互行为具有不同程度的影响，包括影响用户使用推荐次数、浏览推荐文献详情页面、在线阅读推荐文献和使用推荐总时长。
关键词：
知识服务平台 检索行为 推荐交互行为
[期刊] 图书情报工作
[作者]
李贺 侯力铁 祝琳琳
[目的/意义]基于多理论假设,为移动图书馆平台提供基于情景感知的信息推荐服务提供理论和实证依据,以丰富移动图书馆个性化服务的内容。[方法/过程]结合技术接受行为理论、创新扩散理论和感知风险理论,构建基于情景感知的信息推荐服务用户接受行为影响因素模型,并运用逻辑回归方法进行实证研究。[结果/结论]情景感知信息推荐服务作为移动图书馆信息服务的新方式,有着个性化的显著优势。同时,技术和设备的兼容为移动图书馆情景感知信息推荐服务提供了外部动力和重要保障。
关键词：
创新扩散理论 情景感知 信息服务
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
施雨 茆意宏 张贵香
数智时代，个性化算法推荐服务迅速发展。关于个性化算法推荐服务用户采纳意愿影响因素的实证研究结论存在不一致的现象，为明确关键影响因素，对该主题实证研究成果进行梳理与再分析，为后续相关研究提供借鉴。本文运用元分析方法，从国内外聚焦个性化算法推荐服务用户采纳意愿的51篇实证研究成果中识别出14个关键影响因素，其中信任、态度、感知愉悦性、交互质量、推荐信息质量等因素对用户采纳意愿作用程度较强。研究时间、社会环境和应用平台类型会对相关变量与个性化算法推荐服务用户采纳意愿之间的关系产生调节作用。
[期刊] 科技管理研究
[作者]
徐尚英 刘晶 陈冬林 王蕾
探讨精准匹配科技服务平台资源与不同类型企业用户需求的服务推荐算法，考虑服务特殊性、引入“本体”概念，提出一种基于企业用户需求的科技服务资源综合推荐算法（EURSTS）。采用模糊模型对企业用户背景信息进行量化以获取其需求偏好，通过计算用户需求与服务资源之间的综合相似度输出最终推荐结果。通过基于内容算法和基于服务质量算法的实验对比显示，EURSTS算法能显著地改善服务推荐效果，服务推荐结果的准确率平均提升30.1%～37.1%、召回率平均提升0.1%～7.9%。
[期刊] 中国软科学
[作者]
李治 孙锐
基于传播说服理论,分别以亚马逊和京东的推荐解释为考察对象,通过两个实验研究了电商平台中推荐解释对用户行为意向的影响机制。实验一主要考察用户在不同产品信任度下对有/无推荐解释的不同反应,结果表明当消费者对产品信任度高时,推荐解释的有无对消费者采纳和购买意向的影响无显著差异;而当消费者对产品信任度低时,推荐解释能显著提高消费者的采纳和购买意向。实验二主要研究消费者在不同产品涉入度下对动/静态推荐解释的不同反应,结果表明动态推荐解释比静态推荐解释更能提高消费者的采纳和购买意向;同时动/静态推荐解释对消费者采纳和购买意向的影响均受到产品涉入度的调节作用。本文的研究结论丰富了电子商务个性化推荐领域的理论成果,可为网络商家合理利用推荐系统的解释功能提供实践指导。
[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] 情报理论与实践
[作者]
刘海鸥 孙晶晶 苏妍嫄 张亚明
[目的/意义]用户画像是通过深度挖掘用户人口统计学信息、消费行为、社会关系、情境信息而抽象出来的标签化画像,为揭示用户行为特征并进行个性化推荐提供了依据。[方法/过程]基于用户基本属性数据、用户行为属性数据以及用户情境属性数据抽象出了游客标签并进行了形式化表示,结合本体建模方法建立了游客的用户画像概念模型,在此基础上提出了基于用户画像的旅游情境化推荐模型并设计了一个景点推荐测试系统进行实验测试。[结果/结论]测试结果表明,基于用户画像的情境化推荐方法较好地融合了用户基本信息标签、行为信息标签与情境信息标签,获得了更优的推荐效果,验证了文章推荐方法的可行性。
关键词：
用户画像 旅游 情境分析 推荐服务
[期刊] 图书情报工作
[作者]
王若佳 王继民
[目的 /意义]针对在线问诊平台中医生推荐满意度较低的问题，探究如何将信息技术与用户认知相结合以提升医生推荐系统的效果，有助于优化在线问诊平台的用户体验。[方法 /过程]首先，基于1 500名医生的基本信息和78万余条用户提问，对比TF-IDF、Doc2Vec和Word2Vec三种词向量模型的医生推荐效果，以最优模型构建医生推荐系统原型；然后，通过用户实验和访谈获取用户使用该系统的行为数据，深入挖掘在线问诊平台医生推荐情境中的用户认知与意义构建过程；最后，从用户角度提出模型优化思路，实现原型系统的改进。[结果/结论 ]基于Word2Vec词向量模型的医生推荐效果最优，前10位医生候选集中88%的医生有能力回答用户问题；用户实验结果显示，科室信息与医生专业极大影响用户选择，医生曾回答过的相似问题是用户的重要参考信息；基于以上结果，提出并实现建立科室预测分类器以及为健康医学关键词赋予较高权重的两种模型优化思路，并通过匹配度指数对医生推荐结果进行优化排序。结果表明，两种方法均可提高医生推荐系统的准确度，证明用户认知与人工智能算法结合具有可行性。
[期刊] 工业工程
[作者]
王斐 吴清烈
大规模定制模式的兴起与发展有效缓解了用户对差异化、个性化产品的需求与追求定制化产品成本高昂之间的矛盾。为更高效地辅助用户在大规模定制过程中做出满意的产品定制决策,对传统面向大规模定制的推荐算法进行相应改进,并结合大规模定制的特征,提出基于用户画像的定制方案推荐算法。选用基于物品的协同过滤算法作为基础推荐算法,引入大数据工具——用户画像模型对初始推荐结果进行二次过滤,以改善传统协同过滤推荐算法易忽视用户自身兴趣偏好特征的问题,提高用户定制体验与推荐精准性。给出手机产品定制案例,对产生最终推荐结果的整个过程进行模拟与分析,验证该推荐算法的有效性和可行性。
[期刊] 情报学报
[作者]
王雪 查先进 梅潇 严亚兰
隐私担心是指移动社交媒体智能推荐用户在多大程度上感到其行为（行踪轨迹）受到违背意愿的观察或记录。本文利用扎根理论三级编码、结合隐私担心视角，探索了移动社交媒体智能推荐用户隐私担心和信息规避行为的新形态，构建了隐私担心视角下移动社交媒体智能推荐用户信息规避行为形成机理模型。研究结果发现，隐私担心包括信息收集、二次利用、被操控感、被窥探感和非自愿暴露，信息规避行为包括忽略信息、屏蔽信息、否认信息、转移注意力和清除行踪轨迹；隐私担心直接影响信息规避意愿和行为，也通过风险评估的中介作用间接影响信息规避意愿和行为；信息窄化会加剧隐私担心。本文的研究结果可为移动社交媒体智能推荐系统的运营方和用户提供有益参考，具有理论和实践意义。
[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。
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