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[目的/意义]信息过载一直是知识工作者在搜集、处理和创造知识的过程中所面临的主要困境。这种困境导致的结果之一是很难回忆起曾经使用过的文档的内容细节及具体位置，而推荐系统则能减少这样的困难。通过研究对比不同推荐系统在这一任务下的优缺点，可以帮助知识工作者更好地完成回忆任务。[方法/过程]基于相关理论，在同一场景（知识找回）模拟实现并测试了4种不同类型的推荐过程，包括基于内容的推荐CBR、基于协同过滤的推荐CFR、基于推理网络的推荐INR与融入了情境感知的推荐CAS，根据所确定的若干指标（精确性、情境相关性、预测性、多样性）对推荐效果进行比较。[结果/结论]结果显示，以上推荐系统在帮助用户回忆并找回文档过程中都有各自的优势，而基于情境感知的推荐系统在情境相关性与预测用户行为方面具有较好的效果。 相似文献
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学术文献引文推荐研究进展 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]学术文献引文推荐是指对于给定的学术文献,自动化地为其推荐合适的引文和参考文献。借助于引文推荐,用户可以在一定程度上提高撰写学术文献的效率,降低对重要相关文献的漏引。[方法/过程]分析国内外引文推荐研究的最新进展,阐述引文推荐问题的演化过程,从局部引文推荐和全局引文推荐等方面对引文推荐进行梳理,重点归纳文档相似性、主题模型、翻译模型、协同过滤和混合推荐等5种引文推荐常用方法,并总结引文推荐常用数据集和测评方法。[结果/结论]已有引文推荐研究的主要问题在于未考虑用户偏好的动态变化性及研究领域的综合性,在用户研究和实际应用方面仍有所欠缺;未来引文推荐的研究可运用语义化表达方法和自然语言生成技术,从基于上下文的引文推荐和跨语言引文推荐等方面进行展开。 相似文献
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[目的/意义]用户兴趣推荐是信息服务中的重要内容,针对目前融合情境信息推荐的研究更多是直接将情境作为单因素而缺乏考虑情境关联的思想,本文以情境关系为切入点实现社会化媒体用户的兴趣推荐。[方法/过程]以具有相似情境用户可能具有相似兴趣为假设,来改进用户原始兴趣网络从而实现推荐。通过社会网络和资源相似性计算构建原始兴趣网络中显性网络和隐性网络;借鉴共现原理和情境本身相似性构建情境网络;通过兴趣传递关系计算直接兴趣度与间接兴趣度;最后借鉴协同过滤的思想实现推荐。[结果/结论]与以往的只考虑单一情境因素的推荐方法相比,基于本方法的实验表明,将情境关系融入到推荐过程中不仅可以扩展用户的社会关系,而且可以得到更好的推荐效果。 相似文献
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[目的 /意义]旨在从算法感知的视角出发,探明用户对跨平台信息推荐接受意愿的成因与作用机制,为解决用户与智能算法交互领域的问题提供理论参考。[方法 /过程]从感知公平性、感知可问责性和感知透明度3方面阐释用户对跨平台信息推荐的算法感知内涵,基于启发式—系统式模型框架,探究不同维度的算法感知对用户接受意愿的差异化影响及其作用机制,采用结构方程建模进行实证研究。[结果 /结论 ]感知公平性、感知可问责性和感知透明度可以显著降低用户的隐私关注,进而提升用户对跨平台信息推荐的接受意愿,感知可问责性对隐私关注产生的负向影响最大;感知公平性和感知可问责性还可以增强用户的社会临场感,社会临场感对用户的推荐接受意愿具有正向影响。根据研究结论,为在线平台企业更好地实施跨平台信息推荐策略,以及互联网信息管理机构进一步完善推荐算法治理模式提供对策与建议。 相似文献
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一种融合情境因素的社会化信息推荐新方法 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义] 针对目前融合情境因素的信息推荐方法大都存在推荐前的情境过滤(pre-filtering)和推荐后的情境过滤(post-filtering)所导致的价值信息流失问题,将情境因素融入到推荐过程中,实现基于用户-资源-情境的多维推荐。[方法/过程] 将情境因素融入推荐的过程中,动态挖掘在不同情境下用户兴趣的偏好,利用社会网络的相关指标赋予用户兴趣初始值,从空间距离的视角计算用户兴趣的权重,最后,借鉴内容过滤和协同推荐的思想实现用户的评分预测,进而按照用户的兴趣进行推荐。[结果/结论] 与以往二维推荐的实验比较表明,将情境因素融入到推荐过程中的方法在减少价值流失的基础上,能更为准确地揭示用户的兴趣,提高推荐质量,为存在社会关系的社会化媒体推荐服务提供借鉴。 相似文献
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[目的/意义]研究移动社交网络情境中用户与联系人关系、用户感知联系人行为如何影响用户对产品推荐信息反应意愿,并就研究结果提出管理对策。[方法/过程]通过手机微信平台收集的316份有效问卷,运用偏最小二乘回归法对数据进行分析。[结果/结论]结果表明：对联系人推荐的认知信任和情感信任正向影响用户对产品推荐信息反应意愿;亲密度和过去经历正向影响联系人推荐的认知信任和情感信任;过度发布行为负向影响联系人推荐的认知信任和情感信任。但是,相似性与对联系人推荐的认知信任和情感信任之间关系未获得支持。 相似文献
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[目的 /意义]从用户行为视角探究算法推荐服务应用过程中存在的问题,可为应对算法推荐乱象提供指引和规范。[方法 /过程]采用条件价值法量化网络用户算法推荐服务接受意愿,并对其接受意愿与使用行为是否背离进行验证,最后基于感知价值与风险理论分析该现象产生的影响因素。[结果 /结论 ]网络用户在算法推荐服务使用过程中,存在接受意愿与使用行为的背离现象,即用户持续使用但接受意愿不高。用户感知价值对接受意愿与行为背离产生负向作用且用户的感知愉悦性影响最为显著;感知风险正向影响背离现象产生,其中经济损失程度影响最大,信息过载程度影响最小。 相似文献
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李静云 《图书馆理论与实践》2013,(6)
移动图书馆对用户进行知识推荐时,考虑用户情境感知因素是非常必要的,因为将用户情境感知引入移动图书馆知识推荐平台具有较多的优势.文章对此进行了分析,并设计了基于用户情境感知的移动图书馆知识推荐系统框架. 相似文献
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《图书馆理论与实践》2014,(7)
数字图书馆联盟情境感知服务是图书馆在数字化、移动网络环境下面临的一个崭新课题。本文对情境感知推荐进行了系统研究,探讨了移动环境下情境感知计算流程,给出了基于本体的用户情境偏好模型,在此基础上提出了数字图书馆联盟情境感知推荐模型,并对功能模块进行了阐述,为数字图书馆联盟个性化推荐应用提供了理论参考。 相似文献
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[目的/意义]总结国内外移动图书馆用户体验研究现状,分析移动图书馆用户体验研究取得的成果及存在的不足,对未来的研究内容进行展望。[方法/过程]通过对文献内容分析,从移动图书馆用户体验内涵及要素研究、移动图书馆用户体验模型研究、移动图书馆用户体验测评研究和移动图书馆用户体验提升研究4个方面对当前研究成果进行梳理。[结果/结论]对未来的研究建议与展望：在理论方面,完善移动图书馆用户体验理论体系,注重多学科交叉研究和探索新的用户体验研究方向;在实践方面,探究多元化研究方法,加强可持续化研究和深化用户体验提升研究。 相似文献
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知识聚合研究述评 总被引：3，自引：1，他引：2
[目的/意义] 知识聚合是近年来图书情报领域新兴起的研究领域,通过对知识聚合的内涵、方法和应用进行梳理,提出知识聚合的发展趋势,为后续研究提供参考。[方法/过程] 首先通过概念辨析对知识聚合的内涵进行说明,认为知识聚合是知识组织的新发展方向,并有助于实现基于用户需求的知识服务。其次,从基于情报检索语言、知识网络、语义网和主题四个方面对知识聚合的方法体系进行阐述,进而对知识聚合在知识获取、知识推荐及知识发现上的应用研究进行介绍。[结果/结论] 在此基础上,提出丰富不同数据层面的聚合实证研究、注重聚合方法的融合、加强在大数据环境下的服务创新的发展趋势。 相似文献
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[目的/意义]针对移动在线学习平台中用户评价具有布尔变量属性的学习资源,提出一种适用于该类资源的协同推荐方法。[方法/过程]首先采用基于用户自身属性和已有好友分布特征的FRUTAI算法,确定目标用户的最近邻集;然后在解决数据稀疏的基础上,提出适用于布尔型移动在线学习资源的协同推荐方法;最后选取实证对象,依据相关评估方法评估推荐结果。[结果/结论]在以豆瓣书评网数据作为数据集的实证中取得了较好的推荐效果。实证结果表明,本文提出的改进的协同推荐算法可以有效地应用于移动在线学习平台中的布尔型学习资源,具有较好的推荐效果。 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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[目的/意义]增强现实技术作为新兴信息技术具有很大的研究和发展空间。增强现实环境下用户信息行为的国际相关研究对于提升我国的增强现实产业发展和指导图情学科开展相关研究具有重要的理论和实践价值。[方法/过程]基于文献计量和知识图谱的方法,对增强现实环境下用户信息行为的国际研究进展进行起源和发展脉络分析和研究热点的知识图谱分析,并对未来图情领域在此方面的研究趋势进行洞察和分析。[结果/结论]增强现实环境下用户信息行为的研究正处于快速发展的阶段,其研究热点所涉及的信息行为包括信息采纳行为、信息接受行为和信息交互行为。增强现实环境下图情领域的研究未来可从用户基于不同场景的交互体验、增强现实在图书馆建设中的应用、增强现实对图书阅读方式的革新3个领域展开分析。 相似文献
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[目的/意义]基于用户画像创建社交媒体资源聚合模型,为资源的聚合提供参考,丰富和拓展其理论研究体系。[方法/过程]在深度剖析用户画像的内涵、算法的基础上,基于社交媒体分别构建用户画像和资源画像的模型,运用社会化标签系统方法,研究基于社交媒体的用户画像和资源画像之间的映射关系。借鉴领域本体的方法,通过对数据的深层次挖掘,利用资源聚合的原理,构建基于资源画像的社交媒体内部资源聚合模型和外部资源聚合模型。[结果/结论]在大数据时代,基于用户画像和资源画像的相关理论与方法,能够为社交媒体的资源聚合提供新的思路。 相似文献