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基于数据驱动明确智慧图书馆阅读推荐服务的实际运行状态,探讨适合大数据环境中智慧图书馆阅读推荐服务的创新途径,打造具有自我成长性的智慧图书馆阅读推荐服务生态系统。在数据驱动视角下,智慧图书馆阅读推荐服务运行原则具有生态性,运转规律符合生命周期,作用效果为正向性。基于数据驱动,可以从生态性角度利用数据驱动相关技术创新阅读推荐数据结构模型,从生命周期角度利用知识发现创新阅读推荐内容服务方向,从作用效果角度利用可视化创新阅读推荐用户服务方式。 相似文献
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针对高校图书馆场景存在的无显式反馈、借阅数据稀疏和传统推荐算法效果不好问题,提出基于时间上下文优化协同过滤的推荐算法,包含读者阅读行为评分、时间上下文和内容兴趣变迁3个要素。在数据准备阶段,通过制定评分转化规则、设计标准化函数来构建一种基于用户行为操作的兴趣评分模型,以解决用户评分缺失问题;在推荐召回阶段,提出一种非线性的时间衰减模型来对评价矩阵进行优化,以提高推荐效果;在推荐排序阶段,提出一种兴趣捕捉模型对召回结果按照图书类别进行精排序,以缓解数据稀疏问题并进一步提高推荐效果。实验结果表明,文章提出的优化算法在Top5的F值较未经优化的协同过滤提升增幅达141%。 相似文献
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新兴产业已成为中国经济结构调整的最新着力点,未来还将长期持续。但同其他经济报道相似,新兴产业报道领域也一直面临着信息数量与质量两方面供不应求的困境。以今日头条等为代表的互联网新媒体借助创新的推荐算法,实际上遵循了大众传播的本质规律,有效实现了信息供求双方的精准匹配。新兴产业报道的传播者,尤其是传统媒体,亟待深刻认识并充分借鉴之,真正将专业人才资源与信息渠道优势转化为市场优势。这也是传统媒体深化改革、重塑市场竞争力的一种现实尝试与示范。 相似文献
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数字学习时代,海量的学习资源不但没有促进学习效率的提升,反而加剧了资源获取的负担。该文针对数字学习资源过载现状,借鉴个性化推荐策略,就数字学习资源的服务效果提升进行研究。该文以北京师范大学泛在学习资源平台一学习元平台资源推荐设计为例,分别阐述了个体学习者与群体学习者的数字学习资源服务策略,并从推荐算法的角度阐述了学习资源个性化推荐效果提升策略。 相似文献
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基于Web使用挖掘的实时推荐技术 总被引:1,自引:0,他引:1
王霞俊 《常州轻工职业技术学院学报》2006,(1)
随着因特网的飞速发展,Web己成为人们获取信息的一个重要途径。然而由于Web信息的日益增长,搜索、浏览过程中总是会出现一些自己毫不关心的话题,为了满足不同背景、不同目的和不同时期的查询请求,提出了个性化实时推荐技术。本文就是利用Web使用挖掘技术来分析用户的浏览模式,根据用户的当前访问需要,自动实时地为用户提供推荐页面,实现个性化服务。 相似文献
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发展战略性新兴产业已成为世界主要国家抢占新一轮经济和科技发展制高点的重大战略。培育和发展战略性新兴产业,至关重要的是发挥科技体制支撑作用,并以此作为突破关键核心技术,提升技术成果转化成效,扩大产业化应用范围的重要手段。本文将从战略新兴产业科技体制现状分析入手,深入探究制约科技体制发展的主要原因,并提出相应的改革主要方向和政策建议。 相似文献