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[目的/意义]从在线健康社区用户兴趣的动态迁移性出发，将时间特征融入社交关系和个人偏好，完善在线健康社区个性化推荐算法，进一步提高用户获取健康信息的准确性。[方法/过程]首先，从用户社交关系出发，构建融入时间特征的用户影响关系网络；其次，依据用户个人偏好，构建融入时间特征的用户话题帖匹配矩阵；最后，将两者融合得到用户话题帖兴趣评分矩阵，据此形成每个用户的TOP-N推荐列表。[结果/结论]构建的融合时间特征的个性化推荐算法可提高推荐的准确度，提升在线健康社区个性化推荐算法的性能。 相似文献
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[目的/意义]为提高知识付费平台用户感知服务质量,文章构建了融合用户画像与协同过滤的个性化推荐模型。[方法/过程]首先根据用户特性构建画像标签体系,利用TF-IDF、熵值法、k-means等方法确定用户特征标签;其次分别基于用户画像与改进后的协同过滤算法计算用户相似度,通过调和权重得到用户综合相似度;最后利用Top-N进行个性化推荐。[结果/讨论]通过知乎live付费用户信息进行验证,发现本文算法在推荐结果的准确率以及召回率上,相比其单一方法均有较大提升,且满意度高于知乎live平台。 相似文献
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[目的/意义]挖掘潜在好友关系并进行精准的好友推荐服务,已成为社交网络领域研究的热点,基于用户属性-关系相似度的好友推荐模型研究旨在增强用户忠诚度以及在线社区活跃度,提升社区的信息服务准确性和效率。[方法/过程]通过融合用户链接关系与属性特征,提出用户属性-关系相似评价体系;采用因子分析法,计算得出各项目权重以及综合得分;据此构建社交网络相似度矩阵,基于派系划分方法,对用户进行划分分区,最终实现好友推荐服务。[结果/结论]实验结果表明,运用派系划分的基于用户属性-关系推荐模型在推荐列表长度受限情况下的整体表现较优,有效提高推荐精准度。 相似文献
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[目的/意义]从用户相似度计算和用户反馈双重视角出发,进行高质量用户推荐,有利于提高网络知识社区个性化推荐水平。[方法/过程]首先基于爬虫工具和Python包进行用户属性数据采集和分析,以计算用户之间的背景、社交关系、博文信息的综合相似度;然后再计算用户核心度,基于相似度矩阵和核心用户排名形成待推荐列表;最后引入用户反馈机制,并根据用户的正负反馈结果确定最佳Top-k好友。[结果/结论]融入用户反馈的好友推荐模型能够提高推荐用户的质量,有效地提高好友推荐水平,也验证了好友推荐是一个逐步修复的过程。 相似文献
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[目的/意义]数字图书馆的知识服务需要考虑用户科研情境的因素,现有研究大多集中于科研人员个体,忽略了科研团队的情境。针对团队科研活动的情境进行知识推荐,可以更好地服务以团队合作方式开展的科研活动。[方法/过程]提出了一种基于团队科研—知识应用情境匹配的数字图书馆知识推荐方法。运用情境感知技术构建数字图书馆知识应用情境和团队科研情境模型,将二者匹配,为活跃用户筛选出备选知识和邻居用户,完成知识排序和推荐。[结果/结论]通过数字图书馆知识推荐实例证实,提出的推荐方法能够精准挖掘出团队科研情境下科研人员的知识需求。 相似文献
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文章提出一种基于混合图的在线社交网络个性化推荐系统,将用户社会关系网络和社会化行为融入信息推荐.该系统包括模型构建、推荐流程和算法设计三部分.首先构建了用户资源混合图,并讨论了混合图的构建方法及权重设置,再在构建的混合图上采用重启动随机游走进行顶点间相似度计算,得到个性化推荐列表,进行推荐. 相似文献
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[目的/意义]在社会化标注系统自组织运行的基础上，构建个性化信息推荐的多维度融合与优化模型，进而在大数据环境下，为用户提供精准的个性化信息推荐服务，从而进一步丰富个性化信息推荐的理论体系以及拓展个性化信息推荐的研究方法。[方法/过程]首先，对每一种个性化信息推荐方法的优点和不足进行深入分析；然后，将基于图论（社会网络关系）、基于协同过滤以及基于内容（主题）3种个性化信息推荐方法进行多维度深度融合，构建个性化信息推荐多维度融合模型；最后，对社会化标注系统中个性化信息推荐多维度融合模型进行优化，从而解决个性化推荐过程中用户"冷启动"、数据稀疏性和用户偏好漂移等问题。[结果/结论]通过综合考虑现有的基于图论（社会网络关系）、基于协同过滤以及基于内容（主题）的个性化信息推荐方法各自的贡献和不足，实现3种方法之间的多维度深度融合，并结合心理认知、用户情境以及时间、空间等优化因素，最终构建出社会化标注系统中个性化信息推荐多维度融合与优化模型。 相似文献
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[目的/意义]旨在深入研究情境信息对用户偏好的影响,提高情境感知推荐的准确性。[方法/过程]提出了基于梯度提升决策树的情境感知推荐模型,根据梯度提升决策树计算情境属性权重,将其与传统协同过滤算法相融合,生成情境感知推荐结果。[结果/结论]该模型可以识别影响用户偏好的重要情景属性,为用户提供个性化推荐服务。 相似文献
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[目的/意义]基于社交网络用户短期兴趣和长期兴趣,挖掘用户不同时间窗口下长短期兴趣,能够提高用户兴趣发现的准确性,解决推荐系统不能适应用户兴趣变化的问题。[方法/过程]通过对社交网络用户兴趣的研究发现,社交网络用户兴趣可以分为短期兴趣和长期兴趣,据此构建融合用户兴趣漂移特征的个性化推荐模型。采用时间窗口的方法挖掘用户短期兴趣,利用遗忘曲线跟踪用户长期兴趣变化。在此基础上对用户进行聚类,根据用户聚类结果为用户推荐兴趣相似用户。并以微博真实数据为例进行实证。[结果/结论]融合用户兴趣漂移特征的个性化推荐模型能够较准确地发现用户兴趣漂移特征,满足用户个性化信息需求。[局限]仅使用"微博"这一应用广泛的网络社交平台进行实证,未能从多个网络社交平台进一步验证模型的可行性和准确性。 相似文献
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[目的/意义]构建与分析移动图书馆UGC用户画像模型,挖掘用户潜在信息需求,促进移动图书馆UGC实现精准化推荐服务。[方法/过程]通过Python爬取喜马拉雅APP《三体》的部分评论数据并进行聚类分析;利用RFM模型选取典型用户;采用TF-IDF算法生成标签,利用词云可视化工具生成典型用户的完整画像。[结果/结论]详细阐述移动图书馆UGC用户画像的构建流程,并通过实例分析构建喜马拉雅平台《三体》部分典型用户的完整画像,提出移动图书馆应结合数据驱动的用户画像提供精准化的推荐服务、个性化的知识搜索、智慧化的预测服务、智能化的隐私保护,以促进移动图书馆UGC精准服务的实现。 相似文献
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[目的/意义] 本文旨在帮助学界了解社会认同理论在信息系统领域的应用与发展,以期为相关领域研究者提供思路和方向。[方法/过程] 通过对国内外相关文献的梳理,总结该理论在信息系统领域中的研究成果,讨论当前的研究局限和未来值得关注的研究方向。[结果/结论] 社会认同理论在信息系统研究中的应用主要包括用户社会身份、用户使用意愿及行为、用户忠诚及口碑、用户知识行为、信息系统设计与优化5个方面。鉴于当前研究的局限性,未来研究可从SIT的理论解释、社会认同动态测度、SIT的应用范围、社会认同威胁研究等方面进行拓展。 相似文献
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[目的/意义]深化与丰富网络社区用户知识发布与交流机制相关的理论研究,旨在为网络社区知识服务的前沿发展注入新活力。[方法/过程]以前沿理论研究为基础,从社区用户主体因素和网络社区客体因素两个维度中提取五个要素,构建网络社区用户知识发布行为影响因素模型。借助SPSS软件对所获取到的Keep用户数据进行分析。[结果/结论]偏好运动强度越大、社会交互越多、社会影响力越大、锻炼经验更为丰富的Keep社区用户,其知识发布行为倾向更强烈。 相似文献
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[目的/意义]分析通证知识社区的知识分享网络结构,有助于把握区块链背景下的虚拟社区知识分享和传播规律。[方法/过程]以国内通证知识社区代表——币乎网为研究对象,通过网络爬虫方式获取币乎用户样本数据,采用社会网络分析和内容分析方法,运用UCINET工具对社区用户的知识分享网络进行网络特征分析。[结果/结论]样本网整体呈现出小世界效应和无标度网络特征;中心性高的核心用户对社区知识贡献和传播的影响力较高;通证激励有助于挖掘社区中的优质内容。 相似文献
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[目的/意义]通过对知识共享影响因素的分析，学术虚拟社区平台可以有针对性地提升老用户活跃度与留存率，在此基础上进一步吸引新用户。[方法/过程]本文以"经管之家（原人大经济论坛）"为研究平台，使用Python语言抓取该平台下40 000条有效用户数据，构建学术虚拟社区知识共享行为影响因素的研究框架，并采用更为科学合理的分位数回归对研究模型进行验证。[结果/结论]研究结果表明：用户访问量、论坛币、活跃度以及好友数量对知识共享数量有正向的显著影响，而是否邮箱认证、论坛币、活跃度以及好友数量对知识共享质量具有显著的正向影响。学术虚拟社区管理者通过强化这些显著正向因素对社区平台的可持续发展具有重要意义。 相似文献
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[目的/意义] 对于一个创新平台的繁荣与发展来说,用户间进行社交互动并为平台做出贡献是至关重要的。因此,本文研究用户交互中的内容特征（信息冗余）对用户知识贡献的影响。[方法/过程] 爬取典型开放式创新平台（LEGO IDEAS）的数据,使用Python NLTK包挖掘创意文本内容,并结合信息论中的冗余度计算方法和零膨胀负二项回归模型进行实证分析。[结果/结论] 结果表明,用户交互过程中获取的信息量正向影响用户知识贡献,促进用户发布更多创意,但当获取的创意之间存在冗余信息时,信息冗余会调节获取信息量对用户知识贡献的影响。 相似文献
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从虚拟社区知识共享行为的动因出发,来探索虚拟社区社会资本和个人动机的影响,构建虚拟社区社会资本和个人动机对知识共享影响的理论模型,提出相关假设。对虚拟社区成员进行问卷调查,对得到的293份有效问卷的样本数据,运用LISREL 8.8和SPSS 17.0进行验证性分析,检验了研究假设。实证研究表明,社会资本和个人动机对虚拟社区成员的知识共享行为有显著的正向影响。研究结果对了解虚拟社区知识共享行为,实现基于网络平台的个性化知识管理与服务策略有重要参考意义。 相似文献