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1.
【目的/意义】通过对个性化信息推荐中的用户认知、情境感知以及自适应等问题展开研究,进一步丰富个
性化信息推荐的理论体系以及拓展个性化信息推荐的研究方法。【方法/过程】在对个性化信息推荐的概念和方法
以及个性化信息自适应推荐分析的基础上,首先阐述认知计算的提出和发展及其基本观点,然后对情境感知的定
义以及关键特征识别进行探讨,最后提出基于认知计算与情境感知的个性化信息自适应推荐模式及其框架,并针
对其内涵展开深入分析。【结果/结论】通过借鉴认知计算与情境感知的基本观点和技术方法,重点研究认知计算与
情境感知的融合、认知计算与情境感知融合下的用户偏好的提取、个性化信息自适应推荐模式 3个方面内容,并最
终构建基于认知计算和情境感知的个性化信息自适应推荐模式框架。 相似文献
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【目的/意义】为了提高信息服务的质量,文章融合“用户-标签-资源项”关系模型以及时间因素对于用户
标注资源的影响,提出了一种个性化推荐方法。【方法/过程】首先建立起“用户-标签-资源项”三者之间的关系模
型,分别计算用户对标签的偏好程度以及资源与标签的相关程度,以此为基础进行用户相似性和资源项相似性的
度量;然后,考虑标签使用的时间因素对用户兴趣偏好的影响结合基于用户标注行为的用户相似性以及资源项相
似性度量方法提出了改进的个性化推荐方法。【结果/结论】提出了一种综合标签和时间因素的推荐算法,该方法利
用标签使用频率描述用户偏好,并结合标签使用的时间因素动态更新用户偏好,提高推荐精度。该方法应用于医
学信息服务应用场景之中,并收集实验数据,最后将提出的方法与其他基于标签信息的协同过滤推荐方法在实验
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。 相似文献
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【目的/意义】面对网络时代数据的海量性和无序性,为用户推荐个性化资源有利于增强用户间合作、提高
知识的共享速度,对新知识的发现具有深远意义。【方法/过程】基于具有相同兴趣用户的聚合优于单纯的信息聚
合,构建基于社会化标注系统的个性化推荐模型。通过引入社会网络中用户使用标签的频次来选择与用户关联显
著的标签,并通过加权派系发现和聚合“小众”凝聚组群和相似标签集,进而为用户推荐优质资源,使其真正契合用
户的个性化需求偏好。【结果/结论】结果表明模型能够有效实现信息的个性化推荐,消除单独聚类带来的粗糙数据
集,并通过抓取豆瓣上的数据进行实证分析。 相似文献
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【目的/意义】梳理当前国内外用户画像的研究现状，旨在对用户画像相关研究提供参考和借鉴。【方法/过 程】通过对国内外相关文献进行分析总结，分别对用户画像的内涵、研究内容与技术方法和应用价值三部分展开述 评。其中基于主体将研究内容分为单个用户画像和群体用户画像研究，其次根据用户画像的构建流程梳理技术方 法，并从微观、中观、宏观三个层面总结研究应用价值。【结果/结论】用户画像研究正处于蓬勃发展阶段，未来研究 应着重突破“用户”束缚，在精准场景方面加以延伸和创新；在强化数据来源和数据质量的基础上对相关数据挖掘 方法加以拓展和改进；更加有效地实现多源数据的融合从而构建更加多元、更加精准的用户画像。 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】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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【目旳/意义】构建基于超级IP理论的社会化阅读推广模型及路径，探求适应新媒体环境下的社会化阅读 推广模式，有利于解决社会化阅读现存的“碎片化阅读”、“浅阅读”、“推广效果差”等问题。【方法/过程】本文基于超 级IP的构建视角，将超级IP的概念引入图书情报领域，构造基于超级IP的社会化阅读推广模型，设计社会化阅读 推广路径并采用案例将理论方法实例化。【结果/结论】基于超级IP的社会化阅读推广模型试图深化推广内容对用 户的影响，从吸引用户创造流量出发对推广内容进行调整更符合新媒体环境下的用户需求，充分利用超级IP的优 势，为社会化阅读推广提供了新的思路与方法。 相似文献
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【目的/意义】微博用户画像的精准构建,可有效识别用户的需求,提高个性化推荐的准确率。针对现有微
博用户画像构建方法对用户特征提取不全面、不准确的问题,本文提出了基于兴趣转移的用户画像构建方法。【方
法/过程】首先,依据层次分析法确定不同兴趣行为的权重,并将其用于修订兴趣词权重,获得用户的初始兴趣词
集;然后,依据生命周期理论获得用户兴趣行为周期,构建兴趣转移的时间衰减函数,实现对用户兴趣词集的动态
更新和叠加;最后,将用户的静态属性标签与基于兴趣转移的动态兴趣标签融合构建微博用户画像。【结果/结论】
实验采用从新浪微博爬取的真实数据作为数据集,实验结果显示：与已有微博用户画像构建方法相比,本文提出的
方法在个性化推荐中具有较好的性能。【创新/局限】创新点为：借鉴生命周期理论刻画微博用户兴趣行为周期,构
造兴趣转移的时间衰减函数,实现兴趣标签的动态更新。局限是未对静态属性标签的重要性进行界定,且未对存
在异常波动的兴趣行为曲线进行深入探讨。 相似文献
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【目的/意义】大数据情报分析和知识服务时代,如何快速高效地从海量文献中获取情报并实现精准的文献 个性化推荐,是文献推荐个性化服务亟待解决的问题。【方法/过程】对文献个性化推荐模型进行研究,通过专家权 重维、用户维以及情境感知维三个维度的协同,识别用户的兴趣点。推荐模型使用层次分析法和熵权法量化专家 意见;使用潜在狄利克雷分布和KL散度计算量化用户相似度;通过用户社会标注行为、搜索行为、浏览行为得到用 户情感倾向,并引入时间因子量化用户情感;最后引入“最大频度值”确定各个维度的推荐指数,加权计算得到文献 综合推荐指数。【结果/结论】以高校图书馆为实验平台,对本文提出文献个性化推荐方法进行验证。实验结果表 明,与传统的基于内容的推荐方法、协同过滤推荐方法以及混合的推荐方法相比,基于三层维度的文献个性化推荐 方法在准确率与召回率上都取得了更好的性能。 相似文献
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【目的/意义】新型城镇化是“以人为本”,既重效率,更重质量的城镇化。在城镇化建设中,利用信息化手段
去推进社会、经济、文化和城镇居民等方面的转型,有利于城镇化健康发展。本文探索和把握城镇化和信息化发展
的互动规律,为新型城镇信息化科学发展提供理论指导。【方法/过程】基于认知过程的抽象阶梯理论,遵循“概念构
建——维度分析——要素确定——指标选取”的步骤,分别从环境层面和主体层面,分析影响新型城镇信息化战略
发展的要素和指标。【结果/结论】构建了新型城镇信息化战略要素指标体系。 相似文献
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【目的/意义】本文针对传统知识集成模型无法识别用户个性化知识及共性知识等问题,应用情境感知理论
构建“互联网+”背景下情境知识集成模型,为用户推送所需个性化及共性知识。【方法/过程】通过构建静态、动态情
境知识模型,首先描绘用户个性化知识与共性知识;然后绘制用户知识需求曲线,识别个性化与共性知识;最后利
用RSS为用户推送所需知识文档。【结果/结论】通过四项评价指标与用户知识需求曲线可以看出,利用情景知识集
成模型可以获取用户各层次知识需求,并对其进行准确定位,智能化地预测与推送用户所需的个性化知识与共性
知识。 相似文献
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【目的/意义】移动互联网技术的升级带动了新媒体行业的繁荣和发展,同时催生了以便捷、快速为特征的
一种新型阅读方式——微阅读。通过以用户需求为出发点,开展微阅读用户持续使用行为影响因素的研究,既丰
富了微阅读用户行为领域研究的相关理论,又对微阅读平台维持乃至提升用户的持续使用行为提供了一定的参考
借鉴作用。【方法/过程】首先,通过半结构化访谈方式对24 名受访者进行深度访谈;然后,运用扎根理论对原始资料
进行深入分析,提取出微阅读用户持续使用行为影响因素;最后,对微阅读用户持续使用行为影响因素的作用路径
进行阐述并构建相应的理论模型。【结果/结论】最终得出7 个主范畴：平台客观因素、感知有用性、满意度、个体情感
因素、社交因素、情境因素以及持续使用意愿,并以此为基础构建出影响因素及其作用路径的理论模型。 相似文献
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【目的/意义】从时间分布、期刊分布、学科分布、研究机构分布、核心作者、高频作者合著网络以及高频关键
词共现网络等多个维度对国内“主题模型”研究领域的相关文献进行了可视化分析。【方法/过程】以国内CNKI数据
库收录的从2000年到2017年7月间有关主题模型的相关文献作为数据源,基于社会网络分析法,使用SATI软件
— —科技文本题录信息统计工具来构建共词矩阵,利用Ucinet 工具实现知识图谱的绘制。【结果/结论】通过对国内
主题模型研究领域的合作网络和研究热点的揭示,促进相关领域的理论创新和实践融合。 相似文献
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【目的/意义】重构原有的信息链模型，使信息链模型能够重新揭示“互联网+”环境下数据、信息、知识、智慧
（DIKW）等基础概念之间的新的关系。【方法/过程】本研究采用归纳法，在总结不同历史时期DIKW关系模型发展
脉络后，归纳DIKW关系模型的发展规律，结合“互联网+”时代DIKW关系的变化，探讨信息链模型的重构问题，并
提出有针对性的重构方案：交互式信息链模型。【结果/结论】本研究提出了具有双向交互和跨越式转化的新特点、
符合DIKW关系认知模型发展规律并且能够更好地描述当前DIKW新关系的新模型——交互式信息链，使理论与
实际重新统一。 相似文献
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【目的/意义】用户画像深刻地描述了视频用户的个体和群体行为特征,为视频的个性化推荐服务提供参
考。【方法/过程】通过文本挖掘对爬取的视频、用户及其观影数据分析,构建单个用户画像,并通过K-Means和LDA
模型对用户聚类并提取主题,挖掘群体用户特征。基于用户画像和时间指数衰减的视频兴趣标签,并结合视频喜
爱度和协同过滤,进行视频推荐。【结果/结论】考虑时间指数衰减的个性化推荐,提高了系统对用户兴趣的感知。
结合视频喜爱度和协同过滤,推荐视频评分达0.87,有助于提高用户对网站的忠诚度和活跃度。【创新/局限】基于用
户生成内容的文本挖掘结果,进行单个和群体用户画像,并创新性采用时间指数衰减构建用户视频兴趣标签,以捕
获用户兴趣的变化。由于网络爬虫的限制,实验数据量有一定的局限性,且特征提取兴趣范围有限。 相似文献
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【目的/意义】用户在进行文档内信息搜寻时,根据自身需求和阅读深入程度的不同,呈现出两种不同的阅 读行为——深阅读与浅阅读。自动识别用户的深浅阅读有利于改善当前对深、浅阅读区分存在主观性强、耗时耗 力的问题,对于研究文档内信息搜寻用户的个性化认知机制,优化用户信息搜寻体验也提供了很好的帮助。【方法/ 过程】本文根据前人对深、浅阅读的研究,利用K-means聚类算法构建文档内信息搜寻用户深、浅阅读行为的自动 识别模型,并用实验验证模型分类的准确度。【结果/结论】实验结果显示,深、浅阅读在注视点持续时长、眼跳距离、 眼跳方向和相邻注视点中心纵坐标距离这四个特征上有很大的差异,同时经过专家验证,K-means聚类模型识别 深、浅阅读总准确率片段数为84.95%,片段时长为94.32%,达到了自动、准确识别文档内信息搜寻用户的深、浅阅读 行为的效果。 关键词：深阅读; 相似文献
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【目的/意义】“大数据”促力创新驱动转型的时代背景以及数据管理至知识管理的转变过程,使得信息与人
的作用日益凸显,构建“信息生态”亦变得尤为重要。【方法/过程】以中国期刊全文数据库（CNKI）为样本来源,以
“信息生态”为主题词精确检索,选定2007—2016年共506篇CSSCI期刊论文为样本,基于文献计量学的共词分析方
法及可视化技术,绘制国内信息生态图谱,并结合图谱信息对重点研究主题予以解读,明确“信息生态”研究现有不
足。【结果/结论】结果表明,现有信息生态研究形成以“信息生态”为核心,以“信息生态系统”为辅助, “信息生态
链”、 “信息生态位”、 “信息生态环境”为主攻方向的三层次的研究态势,并基于此态势予以展望。 相似文献
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【目的/意义】在认知视角下探析网络用户偏好的心理因素,提出用户偏好复合模型及其基本假设,从而丰
富和深化信息服务个性化的理论研究。【方法/过程】以记忆和情感两种偏好的主要认知影响因素入手,凝练用户偏
好的概念并提出用户偏好复合模型,继而基于复合模型特征和机制提出相关假设并进行验证,最后使用实例进行
可视化展示。【结果/结论】用户偏好是主体经验和情感共同影响下对客体的心理认知倾向,记忆深度和情感强度是
其两大认知基石,其形成过程需要时间的积淀,用户偏好具有层次性的复合结构,包括即时偏好、短期偏好与长期
偏好三种不同类型。特别地,短期偏好具有7天这一较为明确的时间性阈值。 相似文献
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【目的/意义】根据大数据环境下信息资源管理的特征,对信息资源管理模式进行创新探索,进一步挖掘信 息资源深层次价值,实现更健康有效的信息资源载体的支持。【方法/过程】以大数据背景的信息资源特征为基本研 究出发点,挖掘数据科学与信息资源管理的关联,利用数据挖掘和数据分析以及新兴的智慧服务,构建较为系统的 信息资源管理模式。【结果/结论】通过本文的研究,构建了大数据背景下信息资源管理三种创新模式：①“物联网＋ 大数据”创新模式;②“数据挖掘技术＋信息资源”融合模式;③“技术框架＋用户核心”的信息服务模式,为大数据 时代信息资源管理的可持续发展及研究提供知识参考依据。 相似文献