共查询到17条相似文献，搜索用时 218 毫秒
1.
[目的/意义]通过融合用户社交与情境信息,构建虚拟知识社区个性化知识推荐模型并开展个性化知识推荐算法的设计,能够在一定程度上完善虚拟知识社区个性化知识推荐方法的理论体系,具有一定的理论价值和应用价值。[方法/过程]首先构建出基于用户社交与情境信息的虚拟知识社区个性化知识推荐模型,然后利用改进的最大团算法设计出虚拟知识社区个性化知识推荐算法,最后通过选取某虚拟知识社区的用户数据进行实例分析实现精准的个性化知识推荐。[结果/结论]在利用融合用户社交与情境信息进行虚拟知识社区个性化知识推荐过程中,通过对某虚拟知识社区的实例分析,表明其个性化知识推荐结果的精准度得到了显著的提升。 相似文献
2.
[目的/意义]政府开放数据质量是影响人们获取利用开放数据的重要因素，研究政府开放数据质量控制机制，对优化政府开放数据质量，促进公众更广泛地参与，实现政府开放数据宗旨具有重要意义。[方法/过程]本文运用演化博弈理论，构建了有限理性的政府开放数据提供者和使用者的复制动态模型，分析在不同的数据质量监管状态下博弈双方的进化稳定策略以及实现政府开放数据质量控制的均衡条件。[结果/结论]研究结果表明：高于一定阈值的监管激励能够有效控制政府开放数据质量，建立科学的数据质量评估标准和数据质量过滤机制，降低提供优质数据的额外成本以及完善数据发布机制有利于提高数据质量控制效率。 相似文献
3.
[目的/意义]社交媒体网站的飞速发展为我们贡献了海量数据,通过对这些数据的进一步挖掘,可以实现个性化服务推荐。[方法/过程]本文利用地理标签中的丰富的元数据信息,结合基于密度的DBSCAN聚类算法和TF-IDF的统计方法,来提取和识别当地的景点区域,然后结合季节来计算景点的热度,最后运用基于混合过滤的推荐算法,为游客实现个性化旅游服务推荐。[结果/结论]通过Flickr网站爬取到的Geo-tagged数据集验证了本文提出方法的有效性。 相似文献
4.
[目的/意义]基于近邻用户的协同过滤推荐作为推荐系统应用最广泛的算法之一，受数据稀疏和计算可扩展问题影响，推荐效果不尽如人意。[方法/过程]针对上述问题，提出了一种改进的推荐算法(Category Preferred Data Field Clustering Based Collaborative Filtering Recommendation, CPDFC-CFR)。首先，该算法舍弃用户评分，利用评论情感构建用户—项目矩阵，以增强用户偏好表示能力；其次，该算法引入类目偏好和语义偏好的概念，利用类目偏好比对高维用户—项目矩阵进行降维，并在用户相似度计算中纳入评论情感偏好、项目类目偏好和语义偏好，以降低数据稀疏性；最后，该算法将数据场作为用户聚类的前置算法，把数据场输出(极大值点)作为K-means算法输入，以提升算法实时性和稳定性。[结果/结论]实验结果表明：(1)项目类目级别越低，CPDFC-CFR算法准确性(F-measure)和即时性(相似度计算次数和推荐耗时)越优；(2)与其他推荐算法相比，CPDFC-CFR算法能够有效提升推荐准确性和计算效率，对协同过滤推荐系统建设具有重... 相似文献
5.
[目的/意义]深度学习技术作为大数据、"互联网+"环境下用户分析和服务设计的有力工具，为图书馆馆藏资源推荐服务提供了新的研究思路和发展方向。[方法/过程]首先，基于文献查阅法、网络调查法对国内外图书馆馆藏资源推荐服务的研究现状、应用情况进行了分析与研究。然后，在概述深度学习技术及其相关应用实践的基础上，在深度学习视角下提出了一种以读者用户兴趣值为基础的图书馆馆藏资源推荐模型。[结果/结论]分别从数据关联、情景分析和协同过滤技术3个方面探讨了图书馆馆藏资源推荐模式，为大数据环境下面向用户的图书馆资源精准推荐提供参考。 相似文献
6.
[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
7.
[目的/意义]跨域推荐通过挖掘、迁移并融合利用不同来源的知识为用户提供个性化的推荐服务，近年来得到学术界和工业界的热点关注，文章从多个角度对跨域推荐中的知识融合研究进展进行梳理和归总。[方法/过程]首先对跨域推荐问题进行了系统地分析，探讨了跨域推荐的“域”、跨域推荐场景和跨域推荐任务中的知识需求；其次对跨域推荐中的知识融合方法进行了分类，总结了基于聚类、基于语义、基于图模型和基于标签关联的跨域知识融合方法的优点和不足；然后分析了知识图谱技术对于跨域知识融合的启发；最后对跨域推荐研究中的知识融合进行了总结和展望。[结果/结论]知识融合作为跨域推荐研究中的重要环节，可以在知识层面实现对数据的深度加工和有效利用，为跨域推荐问题研究与实践提供新的范式。 相似文献
8.
[目的/意义]在开放的知识交流环境中向学者推荐具有相似研究兴趣的学者有助于学者高效获取到所需的学术资源,更好地开展学术研究和学术交流。[方法/过程]首先利用LDA主题模型提取学者的科研兴趣特征,同时引入时间因子加权兴趣特征,形成学者动态兴趣矩阵,基于此使用K-means对具有相似研究兴趣的学者进行聚类分析,并在类簇内综合学者的科研能力和社交属性两个维度构建学者推荐模型。[结果/结论]以“百度学术”数据集对模型进行验证,实验结果表明该模型能够很好地发现相关学者,满足可操作性和推荐结果有效性。在学者推荐过程中引入更贴近现实的动态兴趣特征对推荐结果具有一定效果。 相似文献
9.
[目的/意义]旨在深入研究情境信息对用户偏好的影响,提高情境感知推荐的准确性。[方法/过程]提出了基于梯度提升决策树的情境感知推荐模型,根据梯度提升决策树计算情境属性权重,将其与传统协同过滤算法相融合,生成情境感知推荐结果。[结果/结论]该模型可以识别影响用户偏好的重要情景属性,为用户提供个性化推荐服务。 相似文献
10.
[目的/意义]旨在为高校图书馆提高纸质资源采购质量与利用率提供参考。[方法/过程]基于用户画像的理论对不同用户进行多维度的刻画,利用机器学习中监督学习的方法,通过采用协同过滤的推荐算法对用户偏好特征做精细统计分析的定量化计算,并从用户需求的角度建立用户偏好同步变化的自适应优化在线学习的纸本资源推荐系统。[结果/结论]该研究从实证分析角度为用户实现精准的个性化纸本资源推荐服务,为高校图书馆纸质文献检索库实现智能偏好的检索功能,建立纸质文献检索库合理有效的动态更新机制,提升用户体验。 相似文献
11.
12.
[目的/意义]在社会化标注系统自组织运行的基础上，构建个性化信息推荐的多维度融合与优化模型，进而在大数据环境下，为用户提供精准的个性化信息推荐服务，从而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]首先，对每一种个性化信息推荐方法的优点和不足进行深入分析；然后，将基于图论（社会网络关系）、基于协同过滤以及基于内容（主题）3种个性化信息推荐方法进行多维度深度融合，构建个性化信息推荐多维度融合模型；最后，对社会化标注系统中个性化信息推荐多维度融合模型进行优化，从而解决个性化推荐过程中用户"冷启动"、数据稀疏性和用户偏好漂移等问题。[结果/结论]通过综合考虑现有的基于图论（社会网络关系）、基于协同过滤以及基于内容（主题）的个性化信息推荐方法各自的贡献和不足，实现3种方法之间的多维度深度融合，并结合心理认知、用户情境以及时间、空间等优化因素，最终构建出社会化标注系统中个性化信息推荐多维度融合与优化模型。 相似文献
13.
14.
[目的/意义]为提高知识付费平台用户感知服务质量,文章构建了融合用户画像与协同过滤的个性化推荐模型。[方法/过程]首先根据用户特性构建画像标签体系,利用TF-IDF、熵值法、k-means等方法确定用户特征标签;其次分别基于用户画像与改进后的协同过滤算法计算用户相似度,通过调和权重得到用户综合相似度;最后利用Top-N进行个性化推荐。[结果/讨论]通过知乎live付费用户信息进行验证,发现本文算法在推荐结果的准确率以及召回率上,相比其单一方法均有较大提升,且满意度高于知乎live平台。 相似文献
15.
【目的/意义】通过对大数据环境下的多源用户兴趣特征有效融合,缓解个性化推荐中用户兴趣偏好数据的稀疏性和准确性问题。【方法/过程】考虑到多域的数据权威度、内容质量及体系结构的差异化较为明显,提出了基于多源用户标签的跨域兴趣融合模型,首先把多个域中的用户兴趣进行标签化处理,然后利用跨域用户识别和标签权重归一方法得到多个域的用户实体-标签矩阵,最后使用域权重影响系数对标签进行融合,构造具有复合权重的用户兴趣标签集。【结果/结论】使用5个来源数据域进行实验与分析,融合模型能够有效提高标签用户覆盖效果,在查全率不断提高的情况,融合域能够保持较高的标签用户查准率,有效提高用户兴趣特征的描绘效果。 相似文献
16.
17.
[目的/意义]智能设备和智能技术赋能的智慧图书馆建设,有效地促进了个性化服务和适应性服务的发展,并使得二者加速融合,个性化适应性服务必然成为智慧图书馆服务的基本形式。[方法/过程]通过对个性化适应性服务发展现状的探讨,对个性化服务、适应性服务及差异化服务的异同和关系进行分析,并在此基础上,提出了个性化适应性服务的理念及要素,构建了个性化适应性服务的基本框架,探索了个性化适应性服务路径的推荐模型。[结果/结论]图书馆个性化适应性服务的要素包括用户的个性特点、行为表现、发展提升及适应性转变,其核心是一种技术赋能的有效服务方法,可以根据实时监测用户在个性特点、行为表现和发展提升方面的差异和变化,及时调整服务策略。个性化适应性服务路径可以从用户档案、用户模型、信息推荐和灵活服务环境4个方面来构建。 相似文献