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1.
[目的/意义]从用户相似度计算和用户反馈双重视角出发,进行高质量用户推荐,有利于提高网络知识社区个性化推荐水平。[方法/过程]首先基于爬虫工具和Python包进行用户属性数据采集和分析,以计算用户之间的背景、社交关系、博文信息的综合相似度;然后再计算用户核心度,基于相似度矩阵和核心用户排名形成待推荐列表;最后引入用户反馈机制,并根据用户的正负反馈结果确定最佳Top-k好友。[结果/结论]融入用户反馈的好友推荐模型能够提高推荐用户的质量,有效地提高好友推荐水平,也验证了好友推荐是一个逐步修复的过程。 相似文献
2.
【目的/意义】基于社交媒体用户分享的图像、博文及用户标签数据,为用户推荐潜在的好友,从而更好的为 用户做个性化推荐和精准化服务。【方法/过程】在获取微博用户分享的图像、博文及用户标签的基础上,通过使用 深度学习的方法利用图像、博文及用户标签数据来表达用户兴趣特征,基于这三类特征组合,通过计算用户之间的 余弦相似度来挖掘与目标用户兴趣最相近的若干个候选用户。同时,探讨了多模数据在无监督学习下的用户推荐 问题,并与单模数据进行比较。【结果/结论】实验结果表明,利用图像、博文和用户标签合成的多模数据对用户的兴 趣进行建模并进行好友推荐较单模数据效果好。 相似文献
3.
【 目的/意义】研究从用户群体的角度出发,依据用户特征对社区用户进行群体划分,以了解不同用户群体的
主题差异,从而更加全面清晰的了解社区主题,更好的为社区用户推荐资源。【方法/过程】研究利用社会网络分析
和Topsis算法对用户群体进行划分,再利用LDA模型分别对不同用户进行主题挖掘,最后采用谱聚类实现主题优
化。【结果/结论】科学网情报学社区的核心用户与一般用户群体主题有相同的部分,也存在差异,核心用户群体的
主题专指性较强,一般用户群体的主题较为广泛。基于虚拟学术社区用户群体主题挖掘模型,可以更加全面展示
社区用户关注的主题,更好地为社区用户推荐资源。【创新/局限】研究从用户群体的视角出发,提出了虚拟学术社
区用户群体主题挖掘模型,更好的为社区用户推荐资源,但本研究在数据量、主题模型以及社会网络分析指标的选
取等方面还需要拓展与延伸。 相似文献
4.
【目的/意义】利用用户画像以及个性化推荐算法实现智慧图书馆中的图书推荐。【方法/过程】从构建智慧
图书馆用户画像的自然属性、兴趣属性、社交属性三个数据维度出发,借助相似度计算方法分别计算不同维度读者
和图书的相似度,实现基于相似读者和相似图书的虚拟图书推荐,阐述了借助智慧图书馆的先进技术实现基于位
置的实体图书推荐。【结果/结论】实验结果表明将用户画像用于智慧图书馆图书推荐可提升图书馆个性化服务能
力,针对读者实现精准推荐。【创新/局限】基于用户画像的图书推荐从多个维度进行组合推荐,实现了智慧图书馆
虚拟图书和实体图书的个性化推荐,提高了推荐质量,为提升智慧图书馆个性化服务具有一定的借鉴意义。局限
在于选取的读者以及图书数量较少。 相似文献
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【目的/意义】为了向在线医疗社区中的用户自动推荐符合其自身实际需求的医生,本文基于在线问诊文本
信息,提出了基于相似用户与相似医生的混合医生推荐算法。【方法/过程】首先从用户咨询问题出发,找到具有相
似咨询问题的用户,将其所选择的医生作为基于相似用户的推荐集合;然后从医生回答从发,通过LDA主题模型训
练,从医生回答文本集中挖掘出隐含的疾病主题,按主题查找具有相似疾病诊治经验的医生作为推荐集合;最后通
过混合相似度计算融合基于相似用户和相似医生的推荐结果,得到最终推荐列表。【结果/结论】通过对在线医疗社
区“39健康网”进行实证研究,结果表明,利用本文提出的方法进行推荐,能够有效降低数据维度,挖掘文本间的潜
在语义关联,有效缩小语义鸿沟,提升推荐质量,具有较好的推荐效果。【创新/局限】本文仅选取了针对科室的小样
本数据进行实验,且部分参数使用经验值,未来可深入探讨该方法在大规模医疗数据集上的应用。 相似文献
6.
【目的/意义】研究科研社交网站中的学者推荐有利于增强学术合作、提升科研人员学术交流,对科研工作
具有深远意义。【方法/过程】从学者知识结构和学术行为网络两个维度出发,构建基于相似兴趣的学者推荐模型,
挖掘分析学者知识结构特征、学者间合作网络、机构间合作网络关系,计算学者在这三个层面上的相似度并进行整
合实现学者推荐。最后以百度学术学者主页数据为例验证模型的可用性与有效性。【结果/结论】结果表明:模型能
够有效解决科研社交网站信息过载和不对称的问题,满足可操作性和推荐结果有效性。 相似文献
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[目的/意义]挖掘潜在好友关系并进行精准的好友推荐服务,已成为社交网络领域研究的热点,基于用户属性-关系相似度的好友推荐模型研究旨在增强用户忠诚度以及在线社区活跃度,提升社区的信息服务准确性和效率。[方法/过程]通过融合用户链接关系与属性特征,提出用户属性-关系相似评价体系;采用因子分析法,计算得出各项目权重以及综合得分;据此构建社交网络相似度矩阵,基于派系划分方法,对用户进行划分分区,最终实现好友推荐服务。[结果/结论]实验结果表明,运用派系划分的基于用户属性-关系推荐模型在推荐列表长度受限情况下的整体表现较优,有效提高推荐精准度。 相似文献
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【目的/意义】如何将网络文物信息资源中不同的知识提炼后推荐给有关用户,是文物信息资源开发与利用
过程中的关键问题。【方法/过程】通过主题-知识关联模型构建文物知识网络并识别网络中文物信息资源文本中的
主题词,而后根据知识及主题词的重要性对耦合后的知识进行重要性排序,按照知识与主题的关联程度实现文物
信息资源的知识推荐。【结果/结论】在实验中实现了不同网络文物信息资源的知识推荐,对比了不同数量主题词下
知识发现的效果,发现该方法在学术型文物信息资源的知识发现与推荐中效果较好。【创新/局限】利用知识库与信
息资源内容构建知识网络,通过计算网络节点的重要性进行知识推荐,为文物信息资源的利用提供了新的方法。
但受制于知识库知识储备的影响,可能无法挖掘信息资源的知识全貌。 相似文献
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【 目的/意义】虚拟学术社区用户交互行为是图书情报领域的热点研究内容,通过对虚拟学术社区用户交互
行为的研究体系进行梳理分析,为促进国内虚拟学术社区用户交互行为研究提供借鉴。【方法/过程】文章利用主题
并含检索在知网及 Wos数据库获取相关文献,通过热点关键词统计对检索文献进行可视化分析,总结归纳为用户
交互行为的机制模型、特征、影响因素、效果评价以及反向行为五个热点研究主题。【结果/结论】在理清当前学术研
究脉络基础上提出虚拟学术社区用户交互行为具有前瞻性的方向,即继续深入用户会话交互行为的数据挖掘;探
索反向行为与超越价值中心逻辑行为的机理;构建获取信息过程中知识筛选体系。【创新/局限】总结国内外虚拟学
术社区用户交互行为研究的基础理论与实践应用,针对现有研究的不足提出促进该领域发展的建议。 相似文献
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【目的/意义】本文利用用户在健康信息问答过程中产生的真实数据,从网络结构和信息主题两个维度对网
络健康社区中的健康信息传播网络及主题特征进行研究,进而为社区的建设和维护提供建议。【方法/过程】首先,
利用社会网络分析法对不同时间阶段的健康信息传播网络进行指标测度和可视化呈现,探究其网络结构特征;然
后结合LDA和已有词表,对社区内健康信息进行主题识别和提取,分析健康信息主题的分布及其变化趋势。【结果/
结论】本研究发现实验选取的网络健康社区内部的健康信息传播网络具有小世界效应,用户流动性大,关键节点变
更快;用户健康信息问答的内容集中在若干主题,且部分主题随时间呈现一定变化趋势。【创新/局限】网络健康信
息的生成和传播源于用户之间的信息交互。本文从网络结构和信息主题两个维度开展研究,更符合其内部机理,
研究更加深入和具象;网络健康社区种类众多,本文只选择其中一个社区进行研究,可能存在一定的局限性。 相似文献
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【目的/意义】虚拟学术社区的发展离不开用户参与,研究分析虚拟学术社区当中用户参与行为类型,对于
促进虚拟学术社区用户之间的知识交流具有一定的启发价值。【方法/过程】依据扎根理论,对小木虫虚拟学术社区
进行数据采集,将用户分为初级用户、中级用户以及高级用户三个等级,搜集了小木虫论坛热门博客栏目下,回复
大于 10的帖子内容,利用质性分析软件 NVIVO12.0对其进行开放式、主轴式和选择性编码,并据此构建虚拟学术
社区参与行为的模型。【结果/结论】根据编码结果显示,用户在虚拟学术社区参与行为总共可以分为问候欢迎、调
节规范、协助、欣赏、同情、抱怨、庆祝和交际8种类型,不同等级的用户的参与行为具有不同的特点,在实际参与过
程当中应当强化每种用户的角色,为虚拟学术社区的未来发展提供强大助力。【创新/局限】虽然数据来源较为单
一,但是本文将扎根理论引入虚拟学术社区的研究中,完善了该情境下用户参与行为的分类体系,对现有研究成果
进行补充。 相似文献
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【目的/意义】构建基于用户动态画像的学术新媒体信息精准推荐模型是满足学术新媒体用户对学术信息
资源精准化、个性化与专业化的要求,同时也是提高学术信息流转效率以及价值增值的有效途径。【方法/过程】在
探究学术新媒体信息流转模型的基础上,进一步分析学术新媒体用户需求与分层画像,重构学术新媒体用户画像
步骤,构建基于用户动态画像的学术新媒体信息精准推荐模型。【结果/结论】基于用户动态画像的学术新媒体信息
精准推荐模型能够实现学术信息资源与用户的精准对接,提升用户忠诚度,更好地服务科研工作者的学术活动。
【创新/局限】从理论框架角度分析与构建学术新媒体信息推荐模型,后续将重点研究模型的技术实现与实践应用。 相似文献
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【目的/意义】为帮助科研用户快速准确地找到与自身研究兴趣相关的学术论文,构建了基于细粒度语义实
体的学术论文推荐模型。【方法/过程】将实验前期识别出的研究主题、研究对象和理论技术类语义实体作为学术论
文和核心作者的内容特征,分别利用TF-IDF算法、TextRank算法和LDA模型得到学术论文和核心作者的特征词,
利用Word2vec对特征词进行向量化,再计算核心作者和学术论文的余弦相似度,将余弦相似度值靠前的Top20推
荐给作者。【结果/结论】利用准确率、召回率和F值对基于三种算法得到的特征词生成的推荐结果进行比较评价,结
果表明,基于TF-IDF算法得到的特征词生成的推荐效果最佳,并对推荐结果进行了实例展示,可以看出本文提出
的推荐模型能够更为全面地为科研用户推荐与其研究兴趣类似的学术论文,提高科研效率。【创新/局限】本文主要
是从学术论文的内容特征入手,对类型细分后的关键词利用不同算法进行核心作者特征词筛选,进而实现学术论
文推荐,但是对学术论文中包含的网络关系并未涉及。 相似文献
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【目的/意义】随着网络和多媒体技术的迅速发展,知识虚拟社区作为一种以实现教育和学习为目的的网络
学习共同体,亦成为学习者进行知识共享和经验交流的重要平台。对教育虚拟社区中知识传播的网络结构研究能
够帮助认识知识扩散模式,有利于虚拟社区中的知识组织和知识管理。【方法/过程】本文基于知识图谱理论以
MOOC（慕课）为例构建知识传播社区图谱并分析其网络结构,使用社会网络分析方法分别从宏观和微观剖析知识
传播社区中以学生学习课程构成的网络的互动结构特征和互动关系特征,挖掘知识传播模式。【结果/结论】研究结
果揭示虚拟教育学习社区各节点的关联关系以及路径距离。学生学习课程网络中的节点连接紧密,形成的社区较
明显;具有较高中心度和PageRank值的课程更受学生欢迎;具有较高中心度和PageRank值的学生更积极参与课程
互动。研究结果为在线教育知识传播社区用户管理和知识管理提供依据和方法支撑。【创新/局限】论文从理论层
面论述了知识图谱理论构建教育虚拟社区知识转移及知识传播网络,通过可视化图谱呈现知识社区网络结构;
MOOC作为数据源分析教育虚拟社区网络结构,且采集的样本数据量还有待增加,具有一定局限性。 相似文献
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【目的/意义】研究网络用户对于虚假社会新闻的态度,以及不同涉入度条件下的信息行为,分析用户对虚
假信息的接受条件与信任程度,以期为后续深入研究提供思路和参考。【方法/过程】以文献研究为基础,梳理用户
态度及行为影响因素,以精细加工可能性模型为研究框架提出研究假设,构建理论模型。以网络用户相关信息行
为数据作为研究数据来源,采用调查问卷的方法获取 337份有效样本数据,利用 spss软件进行数据处理。【结果/结
论】用户自身能力和涉入度是影响用户网络虚假社会新闻传播行为的主要因素,能力负向影响用户对社会新闻的
信任态度,在用户涉入度较高的情况下信息环境因素与可靠性因素的影响力度有所增幅,信息差异影响较小。【创
新/局限】从用户态度和行为的视角探讨虚假信息传播的影响要素,提高了虚假信息治理的精确程度,在理论上进
一步丰富了ELM模型的应用;样本的分类选择以及精确性方面还有进一步探讨的空间。 相似文献
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【目的/意义】分析学科水平对用户知识交流行为和效果的影响,促进用户对学术虚拟社区的使用,提升用
户的知识交流效果,为学术虚拟社区的建设与发展提供建议。【方法/过程】以“计算机科学与技术”学科为例,收集
ResearchGate平台的用户数据和学科数据,运用描述统计法分析不同学科水平下的知识交流特征,运用因子分析法
和多层线性模型探究学科水平对用户知识交流效果的影响。【结果/结论】组织层次和个人层次的知识交流在不同
学科水平下具有不同的表现,学科水平对用户的知识交流效果具有显著的直接作用和调节作用。【创新/局限】研究
结论可能受学科特征、平台活跃度和样本均衡问题的影响。 相似文献