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从学科分类、资源整合、用户信息管理3个方面分析了个性化信息动态推荐服务对数字图书馆的作用,对融入实时情境的数字图书馆个性化信息动态推荐服务系统开展了需求分析,构建了融入实时情境的数字图书馆个性化信息动态推荐系统模型,探讨了实时情境传输层、馆藏资源管理层、个性化信息推荐层的功能作用。 相似文献
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个性化推荐在图书馆信息服务系统中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
个性化推荐被认为是解决信息过载最有效的工具,已经在高校图书馆信息服务系统中得到了广泛应用。对高校图书馆个性化推荐系统的应用现状、推荐方法进行了综述,并指出高校图书馆个性化推荐系统面临的问题和下一步研究的方向。 相似文献
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论数字图书馆个性化信息推荐系统* 总被引：29，自引：3，他引：26
构建一个综合信息检索、信息过滤、数据挖掘等多种技术的信息推荐系统，是数字图书馆实现个性化信息服务的有效手段。阐述了数字图书馆个性化信息推荐系统的目标、功能与资源定位，对推荐系统的结构框架和主要功能作了解剖，并分析了推荐系统实现的主要技术。 相似文献
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算法已成为当今数字媒体技术的决定性因素,新闻推荐平台借助算法技术连接人与信息,为人们提供个性化的新闻服务。本研究基于算法和用户互动的视角,采用问卷调查方法,以新闻算法推荐平台的使用者为研究对象,探讨算法推荐的信息可见性、用户主动性和信息茧房效应。结果显示,新闻算法推荐整体上以用户为中心,在新闻可见性上,用户对趣味新奇性价值的认知感最强,新闻个性化程度凸显;用户对新闻推荐的使用上,以被动浏览行为最为普遍,自主性总体不高;用户对推荐算法技术有一定了解,表现出一定的算法素养;算法推荐对用户并未造成单纯的信息茧房效应,它同样可扩大受众接触资讯的范围,将用户带入更广阔的世界。最后,本文讨论了用户和算法之间的关系,发现两者不是彼此孤立的存在,而是始终处于相互响应、相互发展的状态。 相似文献
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算法新闻个性化推荐不仅让用户的新闻阅读体验不断改善,也重塑了个体的阅读习惯.本文在分析算法新闻个性化推荐理念与意义的基础上,肯定了算法技术的应用价值及其前瞻性.在着眼于人与信息之间关系变革的背后,重点分析了算法新闻面临的伦理风险.人们在享受算法技术带来的阅读体验的同时,应警惕其可能带来的信息茧化、算法控制、主流价值引导缺失等方面的技术陷阱.在算法新闻实践中,发挥技术价值理性的同时也必须重视技术伦理. 相似文献
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个性化信息推荐是数字图书馆最重要的个性化服务,能够主动为用户提供符合其需求的信息.简要介绍关联规则数据挖掘的有关概念及其使用到的数据挖掘算法,分析系统设计思路,设计一个包括数据存储层、数据挖掘层和用户界面层3层结构的个性化信息推荐系统. 相似文献
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对情景敏感和个性化需求响应是移动网络环境下信息推荐的两大触发因素。针对目前移动环境下信息服务未融入情景敏感这一因素以及信息推荐的个性化程度低和准确性差的现状,提出采用"LBS+AR+多层关联规则"三维立体式个性化信息推荐方法。采用GPS/GIS技术实现精确定位,利用基于模型的多层级关联推荐算法避免稀疏性和难于扩展问题,采用AR(增强现实)技术实现可视化的信息推送,通过构建移动网络环境下情景敏感的个性化信息推荐系统实现为用户提供个性化、可视化的信息推送服务。 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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本文打破计算机科学和新闻学的界限,从技术路径出发,针对个性化新闻推荐系统的三种主流算法的实践,分析不同类别的新闻推荐算法结构性缺陷导致的不同伦理风险。研究发现基于内容的推荐容易导致"信息茧房"现象,基于协同过滤的推荐会引发受众对阅读内容的失控,基于时序流行度的推荐有诱发电子媒介"黄色新闻潮"的风险。总体来看,算法的结构性缺陷和输入数据的偏向决定了其在实践中的伦理缺陷难以通过技术手段弥合,新闻产品的特殊性呼吁更为立体丰富的人文价值对算法价值观进行外部矫正。 相似文献
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个性化网络协同推荐服务的扩展及其实现 总被引：3，自引：1，他引：2
传统的网络协同推荐服务对用户行为数据进行统一挖掘处理,但在处理分散数据时,难以开展协同服务.由此,推荐服务系统的可扩展问题日益凸显.实际上,用户信息行为与需求层次结构的对应关系已为构建可扩展的个性化协同推荐服务系统提供了一种新思路.可扩展的个性化协同推荐服务模型从需求层出发,通过行为层、过滤层、推荐层、交互层和资源库的扩展,最终实现个性化协同推荐系统的可扩展性. 相似文献
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赵麟 《图书馆工作与研究》2010,(7)
本文在分析了个性化信息推荐服务在实现过程中存在的问题后,提出了利用Web Services技术进行个性化信息推荐系统的设计,并对系统的工作原理进行了详细的阐述. 相似文献
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知识地图在图书馆个性化信息推荐服务中的应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对当前个性化信息推荐服务的不足:推荐的自动化程度低,推荐方法单一,不能灵活地提供多种推荐服务功能,难于对多个
推荐工具和大量数据进行动态有效地管理与维护等问题,提出建立个性化信息推荐系统知识地图结构模型的建议。即把知识地图应用到
图书馆的个性化信息推荐服务中,借助WIDAS工具提供一个可视化的环境,沿着资源的分布网络快速找到合理有效的资源匹配,进而对资
源进行分析,及时把有关信息自动推送给相应的用户,提高推荐服务的效率。 相似文献
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个性化推荐系统中的用户模型问题 总被引：2，自引：0，他引：2
个性化推荐系统已成为图书馆提供个性化服务的重要手段，而用户模型则是个性化推荐系统的基础和核心。然而基于关键词的用户模型已经不能够适应用户的个性化信息需求，本文提出了基于ontology的用户模型的设想。 相似文献
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随着移动互联网技术的发展和日益普及,信息量成爆发性增长。信息的纷繁复杂也让人们的阅读压力逐步加剧。人们亟需进行一场现代化的新闻阅读革命。本系统利用移动终端收集用户行为,并利用大数据技术,为用户提供有效的、准确的个性化新闻阅读推荐,并旨在建立一个让读者、媒体和广告主互利共生的生态圈。 相似文献