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[目的/意义]将情境感知技术引入图书馆以提高服务的智能化，已成为数字图书馆的发展趋势之一。为了提高情境感知模型中推荐结果的准确度。[方法/过程]本文研究并提出了一种融合了朴素贝叶斯算法与情景感知功能的协同推荐模型，并通过实验对推荐效果进行了评估。具体为：首先，获取用户的当前任务和情景信息，同时提取历史信息库用户的行为偏好；其次基于属性加权贝叶斯算法计算用户的行为相似度，继而进行协同推荐；通过计算目标情景中所有情景属性对所推荐资源的影响的权值，对协同推荐所得评分进行加权处理，形成最终的预测预测；最后通过实验对模型进行检验。[结果/结论]结果表明：使用该模型得出的推荐结果优于传统的协同推荐结果。因此该模型能够更好地为为个性化信息服务提供支持。 相似文献
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【目的/意义】大数据情报分析和知识服务时代,如何快速高效地从海量文献中获取情报并实现精准的文献 个性化推荐,是文献推荐个性化服务亟待解决的问题。【方法/过程】对文献个性化推荐模型进行研究,通过专家权 重维、用户维以及情境感知维三个维度的协同,识别用户的兴趣点。推荐模型使用层次分析法和熵权法量化专家 意见;使用潜在狄利克雷分布和KL散度计算量化用户相似度;通过用户社会标注行为、搜索行为、浏览行为得到用 户情感倾向,并引入时间因子量化用户情感;最后引入“最大频度值”确定各个维度的推荐指数,加权计算得到文献 综合推荐指数。【结果/结论】以高校图书馆为实验平台,对本文提出文献个性化推荐方法进行验证。实验结果表 明,与传统的基于内容的推荐方法、协同过滤推荐方法以及混合的推荐方法相比,基于三层维度的文献个性化推荐 方法在准确率与召回率上都取得了更好的性能。 相似文献
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【目的/意义】技术接受模型中明确提到影响用户感知的外部变量包括信息系统设计的特征，数字经济下旅游商务网站信息生态链运行规则与规律（即机制）发生着变化，分析新的运行机制对用户信息服务感知的影响，可以揭示数字经济下旅游商务网站提升用户体验的过程与原理，为旅游生态性服务建设提供理论依据。【方法/过程】结合已有研究，分析了数字经济下旅游商务网站信息生态链的结构，从而得到其运行机制内容，基于技术接受模型，使用结构方程模型验证了运行机制与用户感知之间的关系。【结果/结论】生态链中的个性化推荐机制和服务优化机制直接提高了用户的感知易用性，引导消费机制直接提高了用户的感知有用性。旅游商务网站应该完善自身的双向沟通机制，消费激励机制并提高对用户反馈信息利用的颗粒度。【创新/局限】从信息生态链的全局出发，将目光聚焦在用户感知上，为信息生态领域提供新的研究视角，但研究要素还有待进一步拓展。 相似文献
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【目的/意义】为进一步完善个性化微阅读推荐模型,丰富个性化微阅读推荐的理论体系以及拓展个性化
微阅读推荐的研究方法。【方法/过程】首先探讨基于用户认知的个性化微阅读推荐模型的研究框架,然后从“人
——用户”到“需求——偏好”再到“系统——推荐”三个层面入手,提出从微阅读用户画像建模、微阅读用户偏好提
取及匹配以及个性化微阅读自适应推荐模型构建三个方面开展研究,最终形成具有针对性的个性化微阅读自适应
推荐模型。【结果/结论】通过借鉴用户认知的基本理论和技术方法,将移动用户微阅读的情境感知、社交网络和情
感体验进行融合构建用户画像并且在融合的基础上实现个性化微阅读自适应信息推荐。 相似文献
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【目的/意义】本文针对传统知识集成模型无法识别用户个性化知识及共性知识等问题,应用情境感知理论
构建“互联网+”背景下情境知识集成模型,为用户推送所需个性化及共性知识。【方法/过程】通过构建静态、动态情
境知识模型,首先描绘用户个性化知识与共性知识;然后绘制用户知识需求曲线,识别个性化与共性知识;最后利
用RSS为用户推送所需知识文档。【结果/结论】通过四项评价指标与用户知识需求曲线可以看出,利用情景知识集
成模型可以获取用户各层次知识需求,并对其进行准确定位,智能化地预测与推送用户所需的个性化知识与共性
知识。 相似文献
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【目的/意义】移动互联网时代,移动电子商务用户的个性化信息需求具有极强的情景依赖性与感知信任
性,针对目前移动商务信息服务个性化和准确性较低,提出融入用户个性化情景与用户间信任关系的推荐模型。
【方法/过程】首先,通过用户当前情景和历史评分数据计算出对每个用户即时信息需求影响最大的K个情景要素,
以此构造用户个性化情景,然后结合不同信任环境下的用户信任度矩阵改进已有的不同信任信息环境下用户情景
兴趣推荐方法,进而进行项目推荐。【结果/结论】通过Movie lens与Book-Crossing数据集对本文提出的算法和其
它两种算法进行比较,实验结果表明：本模型具有较高的推荐准确率,可有效地解决移动商务环境下的个性化推
荐问题。 相似文献
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【目的/意义】读者的阅读兴趣可分为短期兴趣和长期兴趣,具有不稳定性。读者兴趣发现模型作为图书馆
个性化服务推送的基础和核心,其准确性和时效性是图书馆个性化服务有效的关键。当前,采集读者的阅读行为
信息,从中挖掘隐性知识并获取读者的阅读兴趣,已成为目前图书馆个性化服务一个重要的研究方向。【方法/过
程】本文提出了一种基于小数据决策的读者兴趣发现与预测模型。【结果/结论】通过对读者小数据的测试和分析,
可增强图书馆对读者服务需求预测的精度,提升图书馆个性化服务推荐的效率,改善图书馆个性化服务的质量,满
足读者的个性化服务需求。 相似文献
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【目的/意义】移动阅读服务用户行为影响因素的分析对于移动阅读服务的扩散具有重要意义。【方法/过 程】基于元分析,通过搜索和筛选获得与移动阅读服务用户行为相关的实证研究文献。利用描述性统计分析、信度 分析和相关性分析探索移动阅读服务影响因素的作用效果。【结果/结论】结果表明：用户采纳阶段,绩效期望具有 高显著的正向作用。感知有用性对移动阅读服务用户使用行为意愿和持续使用行为意愿具有重要影响,其中阅读 有用性对用户持续使用意愿具有显著影响,而社交有用性对用户使用意愿具有显著作用。满意度对用户持续使用 意愿具有高显著性。 相似文献
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【目的/意义】面对网络时代数据的海量性和无序性,为用户推荐个性化资源有利于增强用户间合作、提高
知识的共享速度,对新知识的发现具有深远意义。【方法/过程】基于具有相同兴趣用户的聚合优于单纯的信息聚
合,构建基于社会化标注系统的个性化推荐模型。通过引入社会网络中用户使用标签的频次来选择与用户关联显
著的标签,并通过加权派系发现和聚合“小众”凝聚组群和相似标签集,进而为用户推荐优质资源,使其真正契合用
户的个性化需求偏好。【结果/结论】结果表明模型能够有效实现信息的个性化推荐,消除单独聚类带来的粗糙数据
集,并通过抓取豆瓣上的数据进行实证分析。 相似文献
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【目的/意义】当前全球信息化时代下信息过载问题日趋严峻,在深度挖掘信息的基础上,结合用户行为特
征进行智能匹配显得尤为重要。【方法/过程】本文在基于潜在因子模型的个性化推荐算法的基础上,构建了结合时
间序列的语义信息挖掘及匹配模型。通过引入用户历史行为的时间序列语义信息,提高已有模型预测用户偏好的
准确性,结合因子分解机的思想实现对扩展模型的构建,并通过 movielens数据集对该方法的有效性进行验证。【结
果/结论】实验结果表明,新模型能够有效提高已有推荐模型预测用户偏好的准确性,从而实现了良好的数据挖掘
及匹配效果。 相似文献
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【目的/意义】情景感知作为一种新型智能服务模式,掀起移动商务一轮新浪潮。探究移动商务用户对情
景感知服务采纳行为受哪些因素影响,可以为情景感知服务在移动商务领域的发展提供参考和依据。【方法/过程】
结合TAM与IDT构建了情景感知服务用户采纳模型,并从情景感知服务和用户双重视角出发,系统归纳了用户采
纳情景感知服务的影响因素,剖析了各影响因素间的关系。【结果/结论】用户感知有用性、感知易用性、感知兼容
性、从众心理、风险承受能力对使用意愿的影响都得到了验证,个性化、情景感知环境对感知易用性有积极的显著
影响 相似文献
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【目的/意义】为了提高信息服务的质量,文章融合“用户-标签-资源项”关系模型以及时间因素对于用户
标注资源的影响,提出了一种个性化推荐方法。【方法/过程】首先建立起“用户-标签-资源项”三者之间的关系模
型,分别计算用户对标签的偏好程度以及资源与标签的相关程度,以此为基础进行用户相似性和资源项相似性的
度量;然后,考虑标签使用的时间因素对用户兴趣偏好的影响结合基于用户标注行为的用户相似性以及资源项相
似性度量方法提出了改进的个性化推荐方法。【结果/结论】提出了一种综合标签和时间因素的推荐算法,该方法利
用标签使用频率描述用户偏好,并结合标签使用的时间因素动态更新用户偏好,提高推荐精度。该方法应用于医
学信息服务应用场景之中,并收集实验数据,最后将提出的方法与其他基于标签信息的协同过滤推荐方法在实验
数据集进行比较,实验结果发现该方法在推荐效果上优于对比方法。 相似文献
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【目的/意义】在研究情景化偏好基础上,分析移动图书馆用户行为感知机理,并提出个性化服务机制建议,
为移动图书馆的发展提供帮助。【方法/过程】从用户体验角度出发,利用移动图书馆用户行为分解理论描述用户行
为意图受态度、主观规范以及行为控制三者影响,提出基于收集有用的上下文信息的移动图书馆用户行为感知模
型的网络体系结构,基于此构建模型。【结果/结论】得到移动图书馆用户行为感知模型,将用户行为感知过程分为
四层：数据层、处理层、生成层和输出层,各层之间分工合作掌握用户行为动态达到判断用户行为的目的。 相似文献
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【目的/意义】针对主流APPS推荐系统一般仅能推荐同类别APPS的现状,提出了一种基于协同过滤的
APPS跨类别推荐算法（APPSR）。【方法/过程】该算法先对APPS进行聚类,考虑APPS簇间相似度,对未评分APPS
进行评分预测,构建无缺失的用户-APPS评分矩阵。在传统协同过滤技术的基础之上,引入了时间权重函数与热
门APPS惩罚机制,体现了用户兴趣的时效性,消除了热门APPS对推荐结果的影响。根据不同用户对多种APPS的
评分,预测用户对其它类别APPS的喜好,为用户提供跨类别的APPS个性化推荐。【结果/结论】通过实验验证了
APPSR算法的可行性与有效性,为APPS个性化推荐提供了新方法。 相似文献
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【目的/意义】以构建以人为本、人才交叉融合、多部门联动的科研信息精准推送模式为目标,研究大数据时代高校科研信息服务模式创新方法。【方法/过程】选取K-Medoids聚类算法挖掘海量科研信息中的有用信息,从自然属性、活动兴趣属性以及视频兴趣属性三方面,依据挖掘结果构建高校科研信息服务模式用户画像。选取贝叶斯动态线性模型预测用户推送结果,利用预测结果更新用户画像兴趣集,计算更新后的兴趣集与用户特征向量的余弦相似度,将相似度达到设定阈值的信息推送至高校科研信息服务用户,实现高校科研信息服务模式的创新。【结果/结论】实验结果表明,该方法可以精准构建高校科研信息服务用户画像,依据构建的用户画像为用户推送科研信息资源,提升高校的科研水平。【创新/不足】利用大数据技术提高高校科研信息服务创新模式的服务性能,通过精准的信息推送,为用户提供高质量的服务。但由于高校科研活动通常是交叉学科,需具备交叉专业知识才可完成,因此未来将从高校人才交叉融合、多部门联动这两个方向作为切入点,研究更好地提高高校科研信息服务水平。 相似文献
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【目的/意义】对社会化阅读用户持续使用意愿的影响因素进行分析,为解释、预测用户行为提供参考建
议。【方法/过程】采用荟萃分析方法,对37篇相关实证研究文献中的15组变量作用效果进行综合分析,以此判断用
户感知、满意度和社交因素等变量对持续使用意愿的影响作用程度。【结果/结论】满意度是社会化阅读用户持续使
用意愿最主要的影响因素,发表偏倚检验结果显示荟萃分析结果有效,亚组分析结果表明感知有用性、感知易用
性、社交有用性、满意度、主观规范、群体规范等变量对大学生群体和混合人群持续使用意愿的影响作用差异显著,
社交因素的影响作用机理有待深入研究。【创新/局限】借助荟萃分析方法对已有研究成果中社会化阅读用户持续
使用意愿影响因素的作用效果进行了综合分析,后续研究中将进一步考虑不同平台或APP应用程序之间影响因素
作用的差异。 相似文献
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【目的/意义】通过对个性化信息推荐中的用户认知、情境感知以及自适应等问题展开研究,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】在对个性化信息推荐的概念和方法
以及个性化信息自适应推荐分析的基础上,首先阐述认知计算的提出和发展及其基本观点,然后对情境感知的定
义以及关键特征识别进行探讨,最后提出基于认知计算与情境感知的个性化信息自适应推荐模式及其框架,并针
对其内涵展开深入分析。【结果/结论】通过借鉴认知计算与情境感知的基本观点和技术方法,重点研究认知计算与
情境感知的融合、认知计算与情境感知融合下的用户偏好的提取、个性化信息自适应推荐模式 3个方面内容,并最
终构建基于认知计算和情境感知的个性化信息自适应推荐模式框架。 相似文献
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【目的/意义】构建基于用户动态画像的学术新媒体信息精准推荐模型是满足学术新媒体用户对学术信息
资源精准化、个性化与专业化的要求,同时也是提高学术信息流转效率以及价值增值的有效途径。【方法/过程】在
探究学术新媒体信息流转模型的基础上,进一步分析学术新媒体用户需求与分层画像,重构学术新媒体用户画像
步骤,构建基于用户动态画像的学术新媒体信息精准推荐模型。【结果/结论】基于用户动态画像的学术新媒体信息
精准推荐模型能够实现学术信息资源与用户的精准对接,提升用户忠诚度,更好地服务科研工作者的学术活动。
【创新/局限】从理论框架角度分析与构建学术新媒体信息推荐模型,后续将重点研究模型的技术实现与实践应用。 相似文献
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【目的/意义】利用用户画像以及个性化推荐算法实现智慧图书馆中的图书推荐。【方法/过程】从构建智慧
图书馆用户画像的自然属性、兴趣属性、社交属性三个数据维度出发,借助相似度计算方法分别计算不同维度读者
和图书的相似度,实现基于相似读者和相似图书的虚拟图书推荐,阐述了借助智慧图书馆的先进技术实现基于位
置的实体图书推荐。【结果/结论】实验结果表明将用户画像用于智慧图书馆图书推荐可提升图书馆个性化服务能
力,针对读者实现精准推荐。【创新/局限】基于用户画像的图书推荐从多个维度进行组合推荐,实现了智慧图书馆
虚拟图书和实体图书的个性化推荐,提高了推荐质量,为提升智慧图书馆个性化服务具有一定的借鉴意义。局限
在于选取的读者以及图书数量较少。 相似文献