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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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《江苏经贸职业技术学院学报》2018,(1)
随着互联网技术、计算机技术、智能技术的迅猛发展和广泛应用,信息资源呈现爆炸式增长且越来越复杂化,因此用户要想从海量信息中找到自己所需的信息很困难。图书馆作为教师和学生获取信息的重要渠道,其传统的服务模式已经满足不了用户的个性化信息需求。如何结合用户具体情况,利用大数据挖掘技术主动为用户提供真正有意义、有价值的个性化信息服务,是高校图书馆面临的一项重要挑战。 相似文献
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《湖北函授大学学报》2018,(1):146-147
翻转课堂,作为一种新的教学理念及模式,在教学流程、师生角色、课堂时间规划、教学手段、资源及评价体系等多方面颠覆了传统的大学英语标准化课堂。这样的颠覆与个性化教学理念相契合,促进了大学英语课堂的多维有效互动,进一步开发了学生的潜能,满足了个性化评估的需求。 相似文献