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[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
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[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
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[目的/意义]将情境感知技术引入图书馆以提高服务的智能化，已成为数字图书馆的发展趋势之一。为了提高情境感知模型中推荐结果的准确度。[方法/过程]本文研究并提出了一种融合了朴素贝叶斯算法与情景感知功能的协同推荐模型，并通过实验对推荐效果进行了评估。具体为：首先，获取用户的当前任务和情景信息，同时提取历史信息库用户的行为偏好；其次基于属性加权贝叶斯算法计算用户的行为相似度，继而进行协同推荐；通过计算目标情景中所有情景属性对所推荐资源的影响的权值，对协同推荐所得评分进行加权处理，形成最终的预测预测；最后通过实验对模型进行检验。[结果/结论]结果表明：使用该模型得出的推荐结果优于传统的协同推荐结果。因此该模型能够更好地为为个性化信息服务提供支持。 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]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
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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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如何准确分析用户行为,向用户提供满意的网页信息,一直以来都是个性化信息推荐系统设计的目标。本文在分析现有个性化信息推荐模型的基础上,针对以往研究在推荐兴趣时仅根据语义相关度进行协助性信息推荐,而忽略用户行为规律所包含的潜在兴趣信息的不足,尝试提出一个结合Web语义挖掘和FP-tree规则发现技术的个性化信息推荐模型。该模型利用本体对语义的明确化描述,在挖掘用户行为信息时获取用户兴趣偏好的语义信息,并利用FP-tree技术根据以获取的语义信息推理出用户兴趣行为模式,从而在信息推荐时不仅能准确理解用户兴趣偏好,也能根据用户潜在兴趣规律,推荐给用户更全面的网页信息。 相似文献
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【目的/意义】为进一步完善个性化微阅读推荐模型,丰富个性化微阅读推荐的理论体系以及拓展个性化
微阅读推荐的研究方法。【方法/过程】首先探讨基于用户认知的个性化微阅读推荐模型的研究框架,然后从“人
——用户”到“需求——偏好”再到“系统——推荐”三个层面入手,提出从微阅读用户画像建模、微阅读用户偏好提
取及匹配以及个性化微阅读自适应推荐模型构建三个方面开展研究,最终形成具有针对性的个性化微阅读自适应
推荐模型。【结果/结论】通过借鉴用户认知的基本理论和技术方法,将移动用户微阅读的情境感知、社交网络和情
感体验进行融合构建用户画像并且在融合的基础上实现个性化微阅读自适应信息推荐。 相似文献
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[目的/意义]从在线健康社区用户兴趣的动态迁移性出发，将时间特征融入社交关系和个人偏好，完善在线健康社区个性化推荐算法，进一步提高用户获取健康信息的准确性。[方法/过程]首先，从用户社交关系出发，构建融入时间特征的用户影响关系网络；其次，依据用户个人偏好，构建融入时间特征的用户话题帖匹配矩阵；最后，将两者融合得到用户话题帖兴趣评分矩阵，据此形成每个用户的TOP-N推荐列表。[结果/结论]构建的融合时间特征的个性化推荐算法可提高推荐的准确度，提升在线健康社区个性化推荐算法的性能。 相似文献
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【目的/意义】针对社会化标注过程中标签频次不能准确表征用户偏好,以及图书推荐过程中面临的数据稀
疏和冷启动问题。【方法/过程】本文基于记忆优化机制,提出读者偏好表示方法,以“豆瓣读书”作为实证对象,利用
DBSCAN 算法聚类结果评价该方法,实验证明该方法具有较好的表征效果。为解决图书推荐过程中面临的冷启
动、数据稀疏等问题,以基于记忆优化机制的读者偏好表示为基础,开展图书群组推荐研究。【结果/结论】实验结果
显示,本文提出的推荐方法具有较高的准确率、召回率和F值。【创新/局限】本文提出了基于记忆优化机制的读者偏
好表示方法对挖掘读者偏好和开展推荐服务具有重要意义,但在读者偏好构建过程中还需进一步细化认知构建和
更新过程,必要时可考虑利用更多读者属性完善记忆构建和优化机制。 相似文献
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[目的/意义]针对缺乏辅助信息的场景,为更好地挖掘用户偏好,从用户项目间的交互信息中挖掘高阶关系特征,并综合考虑全局和局部层次上的交互关系,提出一种基于高阶和低阶交互关系的深度学习推荐模型(HLRec)。[方法/过程]从原始交互数据中构建超图和二分图两种子图,分别显式建模用户项目间高阶和低阶交互关系;使用关联矩阵表示高阶交互关系特征,异构图神经网络提取低阶交互关系特征;融合高阶与低阶交互关系特征,并输入到深度生成模型变分自编码器(VAE)中学习用户和项目的表示向量;根据模型预测的用户项目间匹配概率完成Top-k个性化推荐。使用公开数据集MovieLens-1M验证提出的模型。[结果/结论]实验结果表明,在Top-20推荐中,与相关基线模型相比,本文模型的Recall、Precision和NDCG分别提高了4.18%、3.20%和3.41%。 相似文献
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针对高校移动图书馆个性化推荐的不足,利用情境感知技术和数据挖掘技术,从用户的物理情境信息、基本情境信息、社会网络3个方面获取用户的情境信息;采用向量空间模型的表示方法,提出一种基于情境感知的高校移动图书馆个性化推荐模型,并介绍模型的运行过程及相关环节,以期解决移动图书馆用户情境敏感性的个性化需求。 相似文献
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[目的/意义]旨在提升数字图书馆个性化推荐系统的服务能力.[方法/过程]以图书馆个性化推荐服务为主要研究对象,以读者知识与情感需求分析为引擎,基于富语义技术实现对个性化推荐服务系统的构建,从需求分析、数据收集、读者交互、语义检索、语义分析等方面实现数字图书馆的个性化推荐服务体系架构.[结果/结论]基于富语义的个性推荐系... 相似文献
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个性化推荐服务可以帮助用户克服信息过载问题,受到广泛的关注.虽然目前的个性化推荐方法较多,但大多数方法与用户之间的交互性不强,很难满足用户个性化需求.鉴于TOPSIS方法是一种常用的有限方案多属性决策分析法,对对象评估既全面又客观,所以将其用到了个性化推荐研究之上,进而提出了基于TOPSIS算法的个性化推荐模型及其算法,最后通过举例表明了该算法能够较好地与用户进行交互,同时能够为用户提供满足其需求偏好的个性化推荐. 相似文献
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[目的/意义]21世纪互联网技术的发展为学术研究提供了开放的交流平台，科研信息资源由此呈指数增长，学者难以从繁杂的信息中快捷获取所需信息，从而导致学术资源利用率低下。学术资源精准化、个性化推荐，成为了提高学术信息流转效率和实现价值增值的有效途径。[方法/过程]本文利用文献发表时间因子与文献语义相似度对异质信息网络进行加权，并基于此加权网络采用Node2vec进行有偏随机游走生成图节点序列，然后利用Skip-gram语言模型进行序列学习，最终计算节点向量的相似度以实现学术信息推荐。[结果/结论]以CNKI中的数据集为例对本文所提出的模型进行验证，实证结果表明，使用该模型推荐的论文与学者，一方面与目标学者的研究方向相符合；另一方面在时间维度上也较为精准，能够有效满足学者信息需求。 相似文献
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基于SOM聚类的个性化图书推荐研究 总被引：1，自引：0，他引：1
个性化推荐是图书馆个性化信息服务的主要方式之一。本文在传统推荐算法的基础上,提出了一种基于SOM聚类的个性化图书推荐方法,该方法结合中国图书馆分类法对读者的借阅信息进行分析,并利用SOM网络对借阅文档进行聚类。利用个性化推荐技术来调整图书馆的信息服务模式,推送最贴近读者需求的信息给读者,从而提高图书馆馆藏资源的利用率和图书馆的服务质量。 相似文献
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基于主题偏好的个性化检索模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
随着互联网信息资源日益增多,个性化检索成为了信息检索领域的研究热点.传统的个性化检索利用网页内容形成的向量空间模型来描述用户兴趣,使得用户的查询响应较慢,修正用户兴趣计算量大.由此提出基于主题偏好的个性化检索模型,用户兴趣由用户的主题偏好来表示,结合主题敏感的PageRank算法对检索结果排序.旨在更好地体现用户兴趣,并简化计算,减少查询响应时间. 相似文献