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1.
【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
2.
【目的/意义】研究从用户节点和网络全局两个视角出发,基于用户相似度与信任度对虚拟学术社区中学者
进行推荐,提高学者推荐的质量。【方法/过程】首先,利用 LDA 主题模型挖掘学者发表的博文主题,计算博文相似
度;通过学者共同好友比例计算好友相似度;然后将博文相似度和好友相似度融合计算用户相似度;最后,融合用
户相似度和信任度进行学者推荐。【结果/结论】提出虚拟学术社区中基于用户相似度与信任度的学者推荐方法,综
合利用用户节点和网络全局信息,为虚拟学术社区用户进行学者推荐。【创新/局限】从用户节点和网络全局两个角
度进行学者信息融合,有效提高了虚拟学术社区中学者推荐的质量。局限在于本文主要考虑的是学者在网络全局
中的信任度,用户节点间的交互信任关系还有待进一步研究。 相似文献
3.
【目的/意义】分析智慧图书馆知识发现服务驱动模式,促进图书馆数据资产开发及智慧服务提升。【目的/
意义】基于数据驱动,围绕用户、内容、分析、服务、环境五大数据驱动元素,分析其数据驱动过程与维度,通过驱动
维度间的作用关系与相互关联建立动力机制模型。【结果/结论】从动力机制运行角度来说,数据驱动就是数据流
转,不同数据驱动维度间的作用力关系均为正向,通过数据输入→语义关联→可视化分析→反馈调整的数据流转,
实现与图书馆基础数据库、机构知识库、专家数据库、学科馆员库等数据库之间数据协作,并在数据收集方式、数据
挖掘技术、数据评价模式、软硬件条件方面追求数据智能化。【创新/局限】数据属性化维度关系着数据收集的实现,
价值转化力与主体智慧度维度决定着数据到知识的转化与提升,数据物质性维度是实现驱动直接绩效的来源,并
由此反馈关联到驱动的出发点与落脚点。 相似文献
4.
【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
5.
【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
6.
【目的/意义】本文基于概念格构建了高校图书馆群体用户兴趣画像,揭示不同群体用户的行为需求,挖掘 潜在的行为规律,为高校图书馆不同群体用户的个性化服务提供参考。【方法/过程】以高校图书馆为服务主体,对 服务对象进行细化和分类,利用Con Exp1.3工具构建不同群体用户类别的细分标签,并生成Hasse图,深入挖掘用 户的行为属性和需求特征,通过概念格“Calculate Association Rule”对不同群体的用户行为进行关联规则挖掘,实现 群体兴趣画像的精准刻画。【结果/结论】借鉴概念格的方法,能够更加清晰和全面的展示层级关系,识别群体用户 的需求属性和行为特征,进而探索用户之间的关联,有助于提升高校图书馆的服务质量,提升服务效率。 相似文献
7.
【目的/意义】通过订阅记录获取用户兴趣爱好,并将协同过滤推荐方法应用于图书个性化推荐,为读者提供优质服务。【方法/过程】以协同过滤算法为基础,根据用户订阅记录,分别计算用户相似性和订阅图书相似性。针对传统协同过滤方法在计算热门订阅相似度时存在的缺陷,引入对订阅权重的惩罚机制,减轻了热门订阅会和很多订阅相似的可能性,并根据协同过滤方法,产生相应推荐结果。【结果/结论】运用公开可获取的数据集进行的算法验证表明,基于订阅记录的协同过滤算法推荐准确度较高,对提升用户图书借阅体验相关研究与实践有一定的参考价值。 相似文献
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【目的/意义】图书馆承担着社会教育和信息服务的功能,是现代信息知识传播的关键点。随着时代的发展,信息量成 指数爆炸式增长,信息的种类和形式也变得多种多样,传统图书馆的已经不能适应社会发展的需要。基于用户画像和超级IP 的相关概念和理论对智慧图书馆的场景进行构建,从而为智慧图书馆的更好发展献计献策。【方法/过程】通过用户画像的相 关理论,对智慧图书馆的群体进行划分,从而对不同用户的行为需求进行深层次的挖掘,并分析每一类用户群体的典型特征, 实现用户画像的精准刻画。【结果/结论】基于超级IP和用户画像的理论,能够清晰明了的揭示不同群体用户的特征,对群体用 户的行为进行可视化呈现,并基于用户的行为提供更加符合特征的场景,从而进一步提升智慧图书馆的服务能力。 相似文献
9.
【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]构建以用户借阅行为画像为导向、与馆藏图书资源画像内容挖掘相结合的精准阅读推广模式,进而有效地推广阅读。[方法/过程]基于江苏省公共图书馆大数据服务平台,以2021年某市公共图书馆7 728名读者、84 754条借阅数据为研究对象,借助Excel、FineBI和微词云等工具,分析读者的历史行为数据建立用户借阅行为画像,同时采取结合图书特征和资源标签的方法建立资源画像,在此基础上进行图书推荐。[结果/结论]根据用户画像和资源画像的特征相似度进行推荐图书,可以提高阅读推广服务精准化和增加用户黏性。 相似文献
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【目的/意义】高校智慧图书馆建设方兴未艾。为构建高校智慧图书馆，沈阳航空航天大学图书馆对高校智 慧图书馆建设规划实施对策研究。【方法/过程】调查国内外高校智慧图书馆建设规划现状，分析高校智慧图书馆建 设的基本内容，提出构建沈航智慧图书馆的建设路径。规划建设路径，满足读者需求；拓展馆藏资源，挖掘馆藏特 色；实行实体与虚拟图书馆无缝对接，实现自动化管理；优化门户网站，提高智慧服务能力。【结果/结论】实践表明， 我校智慧图书馆建设规划对策的实施，有效地提升了数据分析能力，拓展了用户知识体验，提高了读者满意度，实 现了高校智慧图书馆的可持续发展。 相似文献
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【目的/意义】为实现高校图书馆从一元化走向多元化、从实体建筑趋向广泛互联、从传统服务转型知识服
务,推动高校图书馆智慧空间的构建与融合,优化高校图书馆的服务生态。【方法/过程】以用户为中心,以知识服务
为目标,以图书馆空间建设为技术手段,在调研当前高校图书馆智慧空间建设现状及其用户需求的基础上,通过实
体空间、虚拟空间、支持空间三种空间形态的建设,构建高校图书馆智慧空间整体架构,并提出其实施与推进策略。
【结果/结论】以知识服务为导向实施高校图书馆智慧空间建设,能够通过多空间融合与互联,有效解决高校图书馆
空间建设中存在的知识交流障碍,促进高校图书馆服务体系的转型升级。【创新/局限】提出了融合实体空间、虚拟
空间与支持空间的高校图书馆智慧空间构建方案;高校图书馆智慧空间需求的调查规模有待扩大,以进一步完善
高校图书馆智慧空间的构建。 相似文献
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【目的/意义】通过深度学习方法对图书评论进行细粒度挖掘,并基于挖掘结果优化图书间相似度计算结果。【方法/过程】首先从在线书评网站上采集图书评论,对评论进行词性分析构建属性词表,随后基于属性词表对评论进行类型标注,通过BERT-BiLSTM模型对标注数据进行学习以实现评论自动分类,最后通过BERT对分类后的评论进行向量表示,通过余弦相似度计算评论间的相似度以表征图书相似度。【结果/结论】本文构造的BERT-BiLSTM评论分类模型准确率、召回率和F1值分别达到0.922、0.921和0.921,可以较好地实现评论分类。通过模型将评论划分为文笔、人物、情节、概要、读者态度5种类型来计算图书间相似度可以得到较为契合的相似度结果。【创新/局限】相较于其他类型的评论,通过人物与情节类评论计算图书相似度的效果有待提高。以后可对这两类评论进行更为细粒度的分析。 相似文献
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【目的/意义】研究基于企业画像的行业信息精准服务框架与功能体系,为行业信息服务创新研究与实践提
供参考。【方法/过程】在分析企业的行业信息需求及影响因素基础上,构建了面向行业信息精准服务的企业画像构
成要素体系,并进一步提出了基于企业画像的行业信息精准服务模型。【结果/结论】立足企业的信息需求及影响因
素,面向行业信息精准服务的企业画像应包含企业自身属性、竞合属性、客户属性3类16种要素。基于企业画像的
行业信息精准服务实现,首先需要开展行业信息资源和企业大数据采集,继而进行基于多源数据的企业画像和面
向精准服务的行业信息资源组织,最终通过画像精准分析企业需求,提供包括精准搜索、精准问答、精准推荐等在
内的多项精准服务功能。【创新/局限】创新性地引入用户画像对企业进行建模,从需求分析角度全面刻画企业特
征,构建行业信息服务模型,推进行业知识服务创新发展。 相似文献
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【目的/意义】社会感知是借助海量时空数据研究人类时空间行为特征,进而揭示社会经济现象的时空分
布、联系及过程的理论与方法。用户画像旨在通过挖掘用户属性特征和行为模式,以揭示群体、领域乃至社会现象
的内在规律。用户画像是实现社会感知的重要手段。【方法/过程】紧密围绕社会感知数据涉及的情感认知、行为习
惯和社交网络关系三个维度梳理与之映射的用户画像内容维度,更深层次地,对其三个维度中与用户画像息息相
关的应用情境进行分类描述,以期总结其应用价值。【结果/结论】研究发现：当前用户画像的数据源拓展到多源异
构时空数据;研究内容集中在情感及场所语义、空间交互以及社交网络挖掘等方面;时空语义推理等研究是该领域
的拓展;应用情境可以在跨地域空间信息服务、城市人地交互关系挖掘、政府高效治理、领域事件时空关联趋势预
测等主题领域加以展开。【创新/局限】社会感知数据的利用可以在多任务场景下实现态势感知和知识推理。通过
融合多源异构时空数据和集成多种用户画像维度,能够实现多场景的精准知识服务。 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】读者的阅读兴趣可分为短期兴趣和长期兴趣,具有不稳定性。读者兴趣发现模型作为图书馆
个性化服务推送的基础和核心,其准确性和时效性是图书馆个性化服务有效的关键。当前,采集读者的阅读行为
信息,从中挖掘隐性知识并获取读者的阅读兴趣,已成为目前图书馆个性化服务一个重要的研究方向。【方法/过
程】本文提出了一种基于小数据决策的读者兴趣发现与预测模型。【结果/结论】通过对读者小数据的测试和分析,
可增强图书馆对读者服务需求预测的精度,提升图书馆个性化服务推荐的效率,改善图书馆个性化服务的质量,满
足读者的个性化服务需求。 相似文献
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【目的/意义】信息化时代，网络舆情肆意传播，智慧图书馆承载着信息服务和知识组织管理职责，故构建智慧图书馆的网络舆情服务体系对提升用户舆情信息素养和综合情报能力，协同政府部门舆情治理具有重要意义。【方法/过程】遵循以用户为中心的服务原则，在分析智慧图书馆舆情服务主体及其信息需求的基础上，利用情报感知理论从需求感知、数据感知、情景感知、态势感知和情报服务五个层面构建智慧图书馆网络舆情服务体系，并针对服务实施过程中可能面临的问题提出相应的保障机制。【结果/结论】所构建的智慧图书馆网络舆情服务体系能够面向不同的用户群体实现需求、数据、情景和态势层面的舆情情报感知，为用户提供智慧化、个性化和多元化的舆情知识服务。【创新/局限】该研究能够拓展和深化智慧图书馆理论与服务模式，突出智慧图书馆的舆情信息服务价值和数字普惠能力。 相似文献
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个性化图书推荐主要是以用户特征和借阅行为为挖掘对象,通过获取用户的兴趣特征及隐含的需求模式,实现用户与图书相互关联的个性化图书推荐服务。本文通过挖掘用户的背景信息构建用户特征模型,然后在设计喜好值计算、用户相似度计算和内容相似度计算以及标签信息获取方法的基础上,研究多种不同的图书推荐方法,以挖掘用户的潜在信息需求。最后利用图书馆的真实数据设计面向高校图书馆的个性化图书推荐系统,同时以标准网络数据集通过实验验证来评估推荐方法的有效性。 相似文献
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【目的/意义】基于信息生态理论构建高校智慧图书馆信息服务生态系统,有利于改善高校智慧图书馆的服
务模式,为读者提供一个更加良好的学习环境。【方法/过程】根据高校智慧图书馆服务现状,结合信息生态理论,构
建高校智慧图书馆信息服务生态系统,并利用系统动力学分析系统各要素间因果关系,得出关键构成要素,在此基
础上,通过Vensim PLE软件仿真验证构成要素的重要性。【结果/结论】针对关键构成要素,总结高校智慧图书馆信
息服务生态系统稳定发展的方式,为其服务模式的改善提供新思路。【创新/局限】借助信息生态理论与系统动力学
模型研究高校智慧图书馆信息服务生态系统的形成与发展,但尚未进一步对系统的运行机制进行研究。 相似文献