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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】大数据环境下，如何对海量的移动图书馆数据资源进行挖掘、重组和深度融合，从而获取最有 价值的信息对移动图书馆的长远发展至关重要。【方法/过程】构建了大数据深度融合的移动图书馆情境化推荐系 统，通过深度融合图书馆用户的情境信息，有效缓解大数据环境下评分数据稀疏导致的推荐性能下降问题；同时采 用MapReduce的并行处理方式，以此提高大数据的融合与挖掘性能。【结果/结论】实验结果表明，大数据深度融合 的移动图书馆情境化推荐系统较好地将情境信息融入到移动图书馆知识推荐过程中，改进了推荐性能，有利于为 用户提供精准的个性化服务资源，MapReduce化的并行处理方法也有效提升了大数据融合与挖掘的性能与效率。 相似文献
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【目的/意义】数字期刊阅读在移动网络的推动下已成为互联网使用群体必不可少的活动,分析数字期刊 服务中的用户行为能够掌握用户阅读倾向,提高推送精确度。从用户行为感知的角度出发根据用户信息分析用户 行为轨迹,搭建推送模型,结合推荐算法和用户行为预测模型,实现数字期刊的用户个性化推荐。【方法/过程】本文 使用聚类算法和加权二部图算法计算用户相似度、寻找用户邻居簇,进而预测用户对数字期刊的评分,基于加权 Markov模型预测用户模型,生成数字期刊推送结果。【结果/结论】利用用户行为感知技术对数字期刊服务推送提 出了基本的研究理论框架,依照推荐算法设计对不同用户进行个性化推荐,增强用户信赖感,提高用户对数字期刊 阅读的满意度。 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】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】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】为了协助商家和平台获取移动商务在线评论中的用户需求,解决在线评论过载导致用户需求
提取困难等问题。【方法/过程】本文首先获取原始在线评论数据集进行文本预处理和清洗;然后,深入语义层面基
于改进后的 Canopy-Kmeans算法实现用户需求聚合;最后,以聚合结果为层级指标设计 Kano问卷,用重要性判别
方法和用户满意度指数优化用户需求分类标准,实现用户需求的高效聚合和精准挖掘。【结果/结论】通过实验结果
对比分析发现与基于语义的传统聚类方法相比,本文设计的移动商务用户需求聚合与挖掘方法的聚类结果更清晰
合理,能够获取更精准和细化的用户需求。【创新/局限】借助Word2vec模型从语义的视角分析用户需求,提出基于
Canopy-Kmeans算法的用户需求聚合挖掘模型,但选取的研究对象和数据规模较为有限,下一步将扩大在线商品
评论的研究范围及实验数据规模。 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】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】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】数智时代移动专业虚拟社区已然成为专业用户对领域知识获取、共享及创新的主渠道。从用
户需求层面进行探究,对数智环境下移动专业虚拟社区资源组织及服务模式建设提供有益参考。【方法/过程】本文
运用扎根理论方法,对19位用户进行深度访谈获取原始资料,通过三级编码得到概念范畴及其逻辑关系,具体涵盖
了6个主范畴、19个范畴和71个初始概念,构建了数智环境下移动专业虚拟社区用户需求理论模型（SUR）。【结果/
结论】从主范畴关系结构可以看出,资源需求与基础服务构成了移动专业虚拟社区用户需求的建构因素;用户认知
收益和社交效用对数智环境下移动专业虚拟社区用户需求产生起内部驱动作用;内容质量和服务优化对数智环境
下移动专业虚拟社区用户需求产生起外部驱动作用。【创新/局限】本研究提出的用户需求模型为移动专业虚拟社
区在数智环境下开展服务优化提供有益参考。后续研究可以通过实证方法验证模型的科学性和合理性。 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】由于信息总量的巨大和用户矩阵的稀疏,LDA模型在微博信息推荐过程中短文本处理能力
差的缺点被放大。【方法/过程】本文利用大数据技术处理海量信息的优势,探讨大数据与 LDA主题模型融合的可行
性,构建出了大数据技术与 LDA融合的推荐模型,实现在利用大数据技术对海量文本预处理的基础上基于 LDA模
型的微博信息推荐,解决微博信息推荐查全率和查准率差的问题。【结果/结论】通过 Hadoop平台上的实证分析表
明,融合模型可有效的降低混淆度和提升微博信息推荐精度,有利于实现信息的个性化和定制化推荐。 相似文献
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【目的/意义】战略性新兴产业的发展离不开信息资源的支撑,信息资源的充分利用对战略性新兴产业的发 展意义重大。战略性新兴产业中不仅存在共性的信息资源需求,也存在个性化的信息资源需求。【方法/过程】首先 分析了战略性新兴产业的产业链和企业价值链中存在的个性化信息资源需求,然后分别构建了产业链和企业价 值链上的信息资源数据集模型。最后,在个性化信息资源需求分析和信息资源数据集模型构建的基础上,提出了 面向战略性新兴产业提供个性化信息服务的两种模式：平台自助式信息服务模式和企业联盟信息推荐服务模 式。【结果/结论】战略性新兴产业个性化的信息服务模式有助于满足产业发展过程中不同的信息需求,有助于产 业健康发展。 相似文献
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【目的/意义】为了向在线医疗社区中的用户自动推荐符合其自身实际需求的医生,本文基于在线问诊文本
信息,提出了基于相似用户与相似医生的混合医生推荐算法。【方法/过程】首先从用户咨询问题出发,找到具有相
似咨询问题的用户,将其所选择的医生作为基于相似用户的推荐集合;然后从医生回答从发,通过LDA主题模型训
练,从医生回答文本集中挖掘出隐含的疾病主题,按主题查找具有相似疾病诊治经验的医生作为推荐集合;最后通
过混合相似度计算融合基于相似用户和相似医生的推荐结果,得到最终推荐列表。【结果/结论】通过对在线医疗社
区“39健康网”进行实证研究,结果表明,利用本文提出的方法进行推荐,能够有效降低数据维度,挖掘文本间的潜
在语义关联,有效缩小语义鸿沟,提升推荐质量,具有较好的推荐效果。【创新/局限】本文仅选取了针对科室的小样
本数据进行实验,且部分参数使用经验值,未来可深入探讨该方法在大规模医疗数据集上的应用。 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】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