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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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传统的Folksonomy用户兴趣研究在相似性计算上更多考虑的是整体相似,不能突出用户之间的差异,同时还存在兴趣结构不符合用户自身认知等问题。形式概念分析从用户自身的认知结构出发,不仅能表示标签间的语义信息,还能形式化标签的结构关系,为用户兴趣的表征和挖掘提供了新的思路。基于FCA的用户兴趣研究较少,主要集中于单用户和用户群兴趣识别两个视角。本文在分析用户兴趣识别传统方法及局限性基础上,进一步探讨了基于FCA进行Folksonomy用户兴趣识别的基础以及现有的相关研究。 相似文献
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对微博用户间的潜在关系进行挖掘,有利于促使微博用户圈子的形成,使微博用户圈作为现实生活中人与人之间圈的网络映射而存在,有利于更好实现微博用户推荐以及广告的定向推送。以微博用户标签数据为例,基于用户间的标签耦合来挖掘微博用户间的潜在关系,对标签耦合强度从标签余弦距离和标签Jaccard距离两个角度进行规范化处理,并结合样本数据对两种方式的结果进行了对比分析。 相似文献
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社会标签系统是Web2.0中提出的概念,旨在更好地表达用户的兴趣和意愿。而标签聚类是社会标签系统的个性化推荐中一个重要的研究课题。本文研究了如何基于标签聚类与用户模型来进行个性化推荐的方法。通过计算标签的相似度进行标签聚类,结合用户模型,根据标签聚类结果做出推荐。通过采用CiteULike公布的数据集进行实验证明,与未采用标签聚类的推荐方法相比,本方法不仅可提高推荐的命中率,优化目标资源的排名,而且能为用户发现更多新的感兴趣的资源。 相似文献
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【目的/意义】基于社交媒体用户分享的图像、博文及用户标签数据,为用户推荐潜在的好友,从而更好的为 用户做个性化推荐和精准化服务。【方法/过程】在获取微博用户分享的图像、博文及用户标签的基础上,通过使用 深度学习的方法利用图像、博文及用户标签数据来表达用户兴趣特征,基于这三类特征组合,通过计算用户之间的 余弦相似度来挖掘与目标用户兴趣最相近的若干个候选用户。同时,探讨了多模数据在无监督学习下的用户推荐 问题,并与单模数据进行比较。【结果/结论】实验结果表明,利用图像、博文和用户标签合成的多模数据对用户的兴 趣进行建模并进行好友推荐较单模数据效果好。 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】研究从用户节点和网络全局两个视角出发,基于用户相似度与信任度对虚拟学术社区中学者
进行推荐,提高学者推荐的质量。【方法/过程】首先,利用 LDA 主题模型挖掘学者发表的博文主题,计算博文相似
度;通过学者共同好友比例计算好友相似度;然后将博文相似度和好友相似度融合计算用户相似度;最后,融合用
户相似度和信任度进行学者推荐。【结果/结论】提出虚拟学术社区中基于用户相似度与信任度的学者推荐方法,综
合利用用户节点和网络全局信息,为虚拟学术社区用户进行学者推荐。【创新/局限】从用户节点和网络全局两个角
度进行学者信息融合,有效提高了虚拟学术社区中学者推荐的质量。局限在于本文主要考虑的是学者在网络全局
中的信任度,用户节点间的交互信任关系还有待进一步研究。 相似文献
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首先从理论上阐述了网络社群的内涵、特征以及构建网络社群的必要性,并对目前网络社群构建存在的问题以及国内外的研究现状进行了分析,然后分别利用肯达尔等级相关分析法和欧几里得距离公式探究了基于Tag的网络社群构建的算法,并利用豆瓣网中的实例数据验证了相关算法的可行性. 相似文献
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Socially similar social media users can be defined as users whose frequently visited locations in their social media histories are similar. Discovering socially similar social media users is important for several applications, such as, community detection, friendship analysis, location recommendation, urban planning, and anomaly user and behavior detection. Discovering socially similar users is challenging due to dataset size and dimensions, spam behaviors of social media users, spatial and temporal aspects of social media datasets, and location sparseness in social media datasets. In the literature, several studies are conducted to discover similar social media users out of social media datasets using spatial and temporal information. However, most of these studies rely on trajectory pattern mining methods or take into account semantic information of social media datasets. Limited number of studies focus on discovering similar users based on their social media location histories. In this study, to discover socially similar users, frequently visited or socially important locations of social media users are taken into account instead of all locations that users visited. A new interest measure, which is based on Levenshtein distance, was proposed to quantify user similarity based on their socially important locations and two algorithms were developed using the proposed method and interest measure. The algorithms were experimentally evaluated on a real-life Twitter dataset. The results show that the proposed algorithms could successfully discover similar social media users based on their socially important locations. 相似文献
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renshengce 《科技管理研究》2018,(10)
随着互联网技术的成熟和社交媒体的介入,用户社区作为用户创新的载体是企业借助用户实现创新的新方法。在用户社区和用户创新相关文献基础上,论文对用户社区的产生与发展、类型及特点、参与者构成和参与过程及其对用户创新产生的影响进行归纳和总结,构建用户社区下的用户创新流程模型,并对未来研究方向进行展望。旨在从用户社区的视角将用户作为创新源,为企业创新提供新的思路和启示。 相似文献
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创造读者作为一种服务理念和服务工作，其丰富的内涵集中体现在图书馆员的工作实践中。图书馆要重视做好读者调查、读者分群、读者教育这三方面的工作，并通过个性化服务、特色服务、营销式服务和情感式服务提升服务水平，争取和吸引更多的读者。 相似文献
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本体技术作为一种能在语义和知识层次上描述概念体系的有效工具,给词语间相似度计算带来了新的机会。词语相似度的研究,是知识表示以及信息检索领域中的一个重要内容。本文利用本体来组织概念,计算概念之间的语义相似度,将语义相似度分成概念相似度和描述相似度,把概念相似度和描述相似度进行合并,生成最终的语义相似度。依据《中国分类主题词表》建立的计算机领域本体,验证了语义相似度计算方法的有效性。 相似文献
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基于客户价值的信息用户流失预测研究 总被引：1，自引：0，他引：1
对信息用户流失分析中的相关问题展开了研究,提出基于客户价值的流失预测模型。结果表明在客户价值细分后进行流失预测,可以提高预测精度并深刻地了解用户特征,从而更有针对性地开展用户保持工作。 相似文献
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用户满意研究的宏观思考 总被引：4，自引：0，他引：4
User Satisfaction shapes the third theoretical platform in information research, This article discusses the definition and origin of user satisfaction from the viewpoint of philosophy. The influences of knowledge economy era on user satisfaction are also described. 相似文献