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在海量信息的背景下,用户画像是实现对用户精准推荐服务的有效工具。科技信息用户画像的关键环节是根据用户关注的文献信息进行主题词抽取。文献主题词抽取的质量直接影响用户画像以及基于用户画像的内容推荐的精准度。鉴于目前常用的文献主题词抽取方法存在高维特征表征稀疏、泛化能力差、易用性受限等问题,提出基于文本共现词分析与TextRank算法的主题特征抽取方法。用该方法对农业科技信息平台用户关注和浏览的文献数据进行主题抽取,将获得的核心特征词作为用户画像的标注主题词,并据此构建用户主题推荐表达式进行文献推荐效果验证。结果显示,采用该方法的文献推荐准确率为93.3%,显著优于高频词法（70.4%）、共现词分析法（74.1%）和TextRank算法（77.8%）,表明改进的文献主题词抽取方法在农业信息用户画像及信息推荐服务中具有很好的应用前景。 相似文献
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针对目前抑郁症阅读疗法施治对象的选取样本过于单一,私密性差,不能及时发现潜在患者,及时治疗的现状,提出了在大数据背景下基于"用户画像"的抑郁症阅读疗法新模式。该模式首先根据"伯恩斯抑郁症清单(BDC)"的内容来构造抑郁情绪的种子词,然后基于机器学习的方法,综合提炼用户网上行为和抑郁情绪的主观表露,构建用户抑郁情感词典。根据抑郁情感词典分析用户微博文本,计算其抑郁情感指数,得到"用户画像",进而推送相应的阅读治疗资源。基于"用户画像"的阅读疗法模式大大突破了受众范围,便于准确把握诊断、治疗时机,使患者在无意识状态下接受阅读治疗,减轻了患者经济和精神的双重压力,具有较高的社会价值和重要的现实意义。 相似文献
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用户画像能够在用户、图书馆之间搭起交流桥梁,为图书馆情景化推荐服务提供基础性指导,为"互联网+"时代高校图书馆增强用户体验提供契机。在简要分析高校图书馆情景化推荐服务基本需求的基础上,详细阐述了用户画像在高校图书馆情景化推荐服务中的价值体现,即提供精准需求、实现精准宣传、实现精准推荐和提供参考依据,从数据收集、用户建模和画像勾勒三方面构建面向情景化推荐服务的高校图书馆用户画像,并提出在高校图书馆用户画像构建过程中要重点关注的"个人信息保护"问题。 相似文献
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[目的/意义]基于用户画像创建社交媒体资源聚合模型,为资源的聚合提供参考,丰富和拓展其理论研究体系。[方法/过程]在深度剖析用户画像的内涵、算法的基础上,基于社交媒体分别构建用户画像和资源画像的模型,运用社会化标签系统方法,研究基于社交媒体的用户画像和资源画像之间的映射关系。借鉴领域本体的方法,通过对数据的深层次挖掘,利用资源聚合的原理,构建基于资源画像的社交媒体内部资源聚合模型和外部资源聚合模型。[结果/结论]在大数据时代,基于用户画像和资源画像的相关理论与方法,能够为社交媒体的资源聚合提供新的思路。 相似文献
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融媒体新闻报道的内容创新是展现媒体融合特色的根本,而技术和渠道是推进媒体深度融合的重要动力.因此,如何有效创新内容表达并持续提升用户体验,是媒体融合进程中的关键问题.新华网在2020年全国两会报道的媒体融合探索与实践中,展现出值得借鉴的融媒体新闻报道内容创新经验,即通过内容可视化提升用户的浏览体验、以内容交互化提升用户的参与体验,以内容服务化提升用户的获得感. 相似文献
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文章论述了用户画像的概念,介绍了用户画像视角下数字图书馆服务的相关内容,探讨了用户画像相关技术的具体应用,即数据采集和标签提取技术、数据储存技术、个性化推荐技术等,分析了数字图书馆服务体系建设的重点,旨在提高图书馆各类资源的利用率,为用户提供个性化的资源推荐服务。 相似文献
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文章基于多源数据融合、用户画像、阅读推广之间的相互关系,以用户画像为中介变量,分析多源数据融合对公共图书馆智慧化阅读推广的影响,结果发现:用户信息数据融合与用户交互数据融合的影响路径是用户行为画像,资源内容数据融合和资源流通数据融合的影响路径是用户资源画像,在馆位置数据融合和在网板块数据融合的影响路径是用户空间画像。 相似文献
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基于用户画像的高校图书馆个性化资源推荐服务设计 总被引：1，自引：0，他引：1
用户画像作为大数据分析背景下个性化推荐服务的设计工具,为高校图书馆领域个性化阅读资源推荐服务提供解决思路。本研究在分析目前个性化推荐和用户画像研究的基础上,引入用户画像技术,从数据基础层、数据处理层、画像构建层、画像服务层设计探讨用户画像的构建流程,重点在用户画像构建和画像服务层面进行阐述,同时从用户基本属性、阅读状态、学习风格、阅读偏好四个维度构建用户多维画像模型,并提出基于冷启动和用户阅读学习过程画像的个性化推荐服务策略,以期为后疫情教育环境下高校图书馆开展个性化资源推荐服务和满足用户多维度阅读学习需求提供参考。 相似文献
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算法已成为当今数字媒体技术的决定性因素,新闻推荐平台借助算法技术连接人与信息,为人们提供个性化的新闻服务。本研究基于算法和用户互动的视角,采用问卷调查方法,以新闻算法推荐平台的使用者为研究对象,探讨算法推荐的信息可见性、用户主动性和信息茧房效应。结果显示,新闻算法推荐整体上以用户为中心,在新闻可见性上,用户对趣味新奇性价值的认知感最强,新闻个性化程度凸显;用户对新闻推荐的使用上,以被动浏览行为最为普遍,自主性总体不高;用户对推荐算法技术有一定了解,表现出一定的算法素养;算法推荐对用户并未造成单纯的信息茧房效应,它同样可扩大受众接触资讯的范围,将用户带入更广阔的世界。最后,本文讨论了用户和算法之间的关系,发现两者不是彼此孤立的存在,而是始终处于相互响应、相互发展的状态。 相似文献
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融合社会网络的协同过滤推荐算法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对传统协同过滤推荐算法的数据稀疏性及恶意行为等问题,提出一种新的基于社会网络的协同过滤推荐算法。该算法借助社会网络信息,结合用户信任和用户兴趣,寻找目标用户最近邻居,并以此作为权重,形成项目推荐,以提高推荐的准确度。实验表明,相对于传统的协同过滤算法,该算法可有效缓解稀疏性及恶意行为带来的问题,显著提高推荐系统的推荐质量。 相似文献
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对用户访问行为分析的方法和研究视角进行拓展,为图书馆服务及管理决策提供支持。利用2017—2018年复旦大学师生中文电子期刊资源访问行为数据集,通过数据挖掘系列方法,构建用户访问行为画像,探索用户在访问时间、操作偏好、访问模式及检索偏好上的规律。用户活跃时间在一天内呈现"三增三减"的周期性变化,在一年中随工作学习以及假期呈现规律性增减;在操作偏好上,用户更倾向于即时快速的短访问;在访问模式上,一次访问包含多次反复的简单检索与浏览操作,用户越来越倾向于通过在线浏览,而非下载获取信息;在检索方式上,绝大多数用户使用默认的"主题"作为限定条件,直接利用首页检索框进行简单检索。 相似文献
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电子商务隐式浏览输入中的用户聚类分析 总被引：2，自引：0，他引：2
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【目的】平台社会逐渐兴起，用户-算法-平台三者的关系成为研究热点本文聚焦于大学生群体的平台使用实践，探讨其如何看待个性化推荐信息、通过改变算法推送、感知自身画像等主动打造个性化信息流，以及其主体意识的强烈程度等。【方法】采用问卷调查与深度访谈结合的方法探索其在平台使用、算法相遇实践等进行研究。【结果】用户对于个性化推荐信息的态度与其媒介素养、算法意识等因素高度相关，个性化推荐信息本质上是用户定制化内容与算法推荐机制相互融合的结果。【结论】大学生用户较其他群体有较高的媒介素养与较为丰富的平台选择。其对于个性化推荐信息的态度总体呈现发挥平台工具属性、有意识地进行算法抵抗与算法驯化，达成内容重组、信息优化排序等，最大化实现平台为“我”所用。基于用户主体驱动的平台使用行为，对算法推荐本身的茧房构建具有一定的消解。 相似文献
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[目的/意义] 基于用户画像构建图书馆精准服务模型,以期为用户进行精确服务提供参考,并为图书馆界进行精准化服务提供新方向。[方法/过程] 以用户基本数据、用户动态行为数据、心理特征数据、情境感知数据、社交网络数据5个维度作为数据来源,基于用户画像技术构建数据来源层、数据处理层、用户数据仓库、精准应用层,打造在线服务推送、个性化推荐、用户流失预警、用户关系管理、场景化服务的服务特色。[结果/结论] 虽然用户画像技术对于用户精准服务有重大的利用价值,但是用户隐私安全也应当考虑在内。所以从技术、用户意识与隐私政策、多维度的角度保护用户隐私,加上用户画像技术在图书馆的实施,通过这些措施达到图书馆精准服务的目标。 相似文献
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因果要素关联视域下社交媒体倦怠用户画像模型构建 总被引：1，自引：1，他引：0
[目的/意义]探究社交媒体倦怠的原因要素和结果要素标签，分析各要素间的相互作用关系，扩展用户信息行为的理论研究范畴，为企业深入了解用户社交媒体倦怠发展态势提供指导。[方法/过程]基于信息生态理论，提取"信息人、信息、信息环境和信息技术"4个信息生态因子维度的社交媒体用户画像标签；根据用户心理特征和行为表现，抽取用户画像情感和行为标签，构建社交媒体倦怠用户画像模型。[结果/结论]透过社交媒体用户消极使用和负面情感变化的典型社会现象，对用户画像模型进行整合分析与关系凝练，证明本研究社交媒体倦怠用户画像模型与S-S-O理论框架具有一致性，并根据实际进行理论上的拓展和应用。 相似文献
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指出随着互联网中以用户创造内容为源的微内容规模迅速增长,微内容的去中心化与碎片化等特性使网民获取信息的难度增加。针对微内容推荐同时受到用户主观偏好与用户感知行为影响这一特征,利用加速遗传算法对信息节点相似度的影响因素,从用户行为、内容偏好、社会网络关系三个方面进行有效融合,构建微内容推荐路径模型算法,并证明该算法的可行性和有效性。 相似文献
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[目的/意义]随着大数据、人工智能领域的快速发展，用户画像的研究悄然兴起，回顾和梳理其研究现状，对于促进用户画像的长远发展具有重要的理论和现实意义。[方法/过程]基于中国知网（CNKI）数据库和Web of Science数据库，运用Citespace、Vosviwer等可视化工具对目前图书情报领域用户画像研究的发文量、研究机构、被引期刊、研究热点和研究热点的密度等内容进行定量分析，运用思维导图对国内外图书情报领域用户画像的研究主题、研究算法和技术、模型构建和用户画像的实践与应用进行具体阐述。[结果/结论]作为新兴的研究工具，我国关于用户画像方面的研究还较为薄弱，具有较大的探索空间，用户画像未来的研究应注重：拓宽用户画像的研究主题，重视用户画像的行为分析，优化用户画像的研究模型。 相似文献