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国外群推荐聚集策略研究综述 总被引：2，自引：0，他引：2
认为群推荐是对群体用户进行个性化推荐的技术,群推荐的一个重要步骤就是聚集,即将针对个体的推荐项目聚集成对群体的推荐,或者将个体的偏好聚集成群体的模型,聚集策略就是在聚集时所采取的方式。通过文献的梳理,介绍群推荐的群体形成和生成推荐过程,比较聚集策略的类型和应用,对聚集中存在的尴尬和隐私问题、群成员间交互问题、成员间差异性问题和基于群成员社交影响力的策略进行详细阐述,并展望聚集策略尚需进一步研究的方面。 相似文献
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基于用户群体影响的协同过滤推荐算法 总被引：4，自引：0，他引：4
协同过滤是推荐系统中广泛使用的推荐技术,对推荐结果可解释强.基于用户的协同过滤是一种重要的系统推荐方法,用户评分数据的极端稀疏性制约着系统的推荐质量.针对上述情况,提出一种基于用户群体影响的协同过滤推荐算法.首先,定义了用户群体的概念并根据群体影响提出两条相应准则;然后,计算用户相似性时,不仅考虑了用户个体之间的相似性,而且考虑了用户所处群体之间的相似性.该算法不仅可以更加精确地刻画用户之间相似度,而且一定程度上增强了推荐系统的稳定性.实验结果表明,该算法能有效地提高系统的推荐质量,而且满足所提出的两条准则. 相似文献
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推荐书目与素质教育 总被引：1，自引：0，他引：1
朱宗霞 《图书馆工作与研究》2002,(Z1):20-21
本文探讨了推荐书目发生发展的过程及与时代密切的关系,论述了推荐书目因教育而产生、发展的关系,提出了"请读书目"这一新的称谓. 相似文献
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基于项目分类预测的协同过滤推荐算法 总被引：3，自引：0，他引：3
在电子商务系统中,为了帮助用户有效地发现、过滤和利用信息,信息过滤技术应运而生.协同过滤技术作为其中的一种技术被成功地应用于推荐系统中.随着电子商务用户数目和商品数目的日益增加,整个项目空间上用户评分数据极端稀疏,传统的相似性度量方法均存在各自的弊端,导致推荐系统的推荐质量急剧下降.针对这一不足,提出基于项目分类预测的协同过滤算法,通过对用户评分矩阵中的项目进行相应的分类,缩小邻近搜索的范围,预测项目评分,减少稀疏性,并采用新的相似度计算方法.实验结果表明,该算法能提高个性化推荐算法的准确性. 相似文献
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推荐系统是电子商务系统中最重要的技术之一.随着电子商务系统用户数目和商品数目日益增加,在整个商品空间上用户评分数据极端稀疏,传统的相似性度量方法均存在各自的弊端,导致推荐系统的推荐质量急剧下降.针对用户评分数据极端稀疏情况下传统相似性度量方法的不足,本文提出了一种基于相似项目与用户评分预测的协同过滤推荐算法,综合利用相似项目和相似用户评分信息预测用户对未评分项目的评分.通过聚类算法形成用户候选近邻集,减小了算法搜索空间,降低了最近邻用户的搜索时间,从而增强了算法的扩展性.实验结果表明,本算法可以有效解决用户评分数据极端稀疏情况下传统协同推荐算法存在的问题,显著提高推荐系统的推荐质量. 相似文献
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群体说服主要依赖个体说服来完成,因此群体说服中存在二级传播现象,此二级传播过程为"群体说服者——群体中的意见领袖——群体中其他成员",因而在理论上可以构建群体说服中的二级传播模式。该模式构建路径是疏通传播渠道、完善说服内容、丰富说服方法,维持则需要从群体意识、群体交流、意见领袖关注度三个方面强化维持条件,消除维持障碍。 相似文献
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网络舆情演化过程中容易出现意见分化、对立或聚集,产生网络对峙、网络声讨等群体极化现象.为揭示网络舆情演化系统中群体极化现象的特性与形成规律,在分析网络舆情演化中群体极化的内涵、特征和形式的基础上,从网络群体成员的行为规则、交互过程、群体涌现等出发构建网络舆情群体极化的Multi-Agent系统,建立网络舆情演化中的群体极化模型,给出算法实现,并且利用计算实验方法验证群体规模、意见领袖数量、意见领袖观点等对网络舆情演化中群体极化的影响,进而对网络舆情演化中群体极化的形成机理进行系统的研究和诠释.研究有助于把握网络舆情演化规律以及监测网络群体成员的群集行为,有利于对网络舆情的引导和监管. 相似文献
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利用云模型改进基于项目的协同过滤推荐算法 总被引：1，自引：1，他引：1
基于项目的协同过滤推荐算法能有效解决传统的基于用户的协同过滤推荐系统可扩展性差、缺乏稳定性的缺点,但仍然不能解决数据稀疏的问题,在数据极度稀疏的情况下,传统的项目相似性度量方法无法实现准确度量,导致推荐效果急剧下滑。本文借鉴基于云模型的云相似性度量方法来实现基于知识层面的项目相似性度量,提出了一种新的基于项目的协同过滤推荐算法。实验结果表明即使在数据极度稀疏的情况下,改进后的算法仍然能取得较好的推荐效果。 相似文献
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为了满足检索用户对推荐服务日益迫切的需求,结合检索词推荐需求研究推荐理论。基于三种典型推荐方法：基于内容的过滤、基于规则的过滤和基于协作的过滤,提出一种检索词的混合推荐方法,并基于检索日志构建一种“脱机预处理和挖掘、联机推荐”的检索词推荐模型。最后,在NSTL嵌入式系统上进行实证研究。基于检索日志数据,以简单检索方式下的检索词推荐为突破口,设计一套原型系统,验证检索词的推荐效果并在原型系统上检验一种改进的BWP方法的效果。 相似文献
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基于知识决策的数字图书馆个性化推荐 总被引：5，自引：0，他引：5
个性化推荐服务是数字图书馆发展的方向。本文通过比较国内外典型的数字图书馆个性化系统,分析了它们的共性和特性,并说明了个性化服务在数字图书馆中的应用现状。针对现有个性化系统存在的问题,从资源共享、知识管理、决策支持、智能化推荐方面提出了数字图书馆个性化推荐服务的改进措施和创新方法。将个性化推荐与知识管理和决策支持有效的结合起来,创建了基于知识决策的个性化推荐服务系统的模型,该模型的主要特点是主动的向用户推荐能够辅助决策的知识,将推荐信息的服务提升到推荐知识的服务。在创建模型的基础上,设计并分析了该模型的主要功能和实现的技术方法。 相似文献
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[目的/意义]针对基于内容的个性化推荐策略，提出资源特征选择与权值计算优化策略，从而改善个性化推荐的效果。[方法/过程]构建基于用户决策机理的个性化推荐模型，模型以用户决策机理为背景知识进行资源特征的选择、用户兴趣模型的构建与语义表示、用户决策函数构建。为验证模型效果，以4 748位用户的观影数据为例进行实验，实验以向量空间模型为参照模型，P@N为评价指标。[结果/结论]实验结果显示，在N取值为5、10、20、50、100、200的情况下，基于用户决策机理的个性化推荐模型效果都显著优于向量空间模型，从而验证模型的有效性。 相似文献
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编委推荐制:保证期刊论文学术水平的一种举措 总被引：5，自引：3，他引：2
<应用数学和力学>的办刊实践表明,编委推荐制是保证期刊论文学术水平的一种有效举措.它对稿件的判断更为科学,稿件处理和发表更为及时、快捷,有利于发现和培养年轻科学家和推动学科的发展. 相似文献
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王非 《现代图书情报技术》2006,1(6):68-72
结合电子商务荐购系统的要素分析，构建能统一描述荐购系统输入信息、内部数据表示方式和各种荐购方法的用户、商品及交易关系模型。以此关系模型为基础，提出一种混合型荐购方法，并以此方法为核心构建能支持多种荐购方法自由切换、支持用户定制、支持信息推送服务以及商业排名服务的电子商务荐购模型。 相似文献