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1.
论数字图书馆个性化信息服务的实现 总被引：9，自引：0，他引：9
从用户需求和兴趣偏好的获取、用户需求模型的构建、数字图书馆信息资源的有效获取,以及基于规则或信息过滤方法对个性化信息资源进行识别与匹配4个方面,对数字图书馆实现个性化信息服务的思路、方法和技术进行论述,并强调提供个性化、智能化服务是数字图书馆最终的发展方向。 相似文献
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针对用户兴趣和偏好建立用户模型，是整个数字图书馆个性化服务系统中的关键技术。在概速数字图书馆个性化服务及其用户建模的基础上，论述了数字图书馆个性化服务用户模型的表示方法、信息来源和技术类型。 相似文献
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数字图书馆个性化服务技术研究 总被引：1，自引：0，他引：1
数字图书馆环境下,用户信息需求日益个性化。围绕数字图书馆的个性化信息服务,在综述了现行数字图书馆个性化服务几种方式的基础上,针对其相关的关键技术展开研究,包括分布式智能体Agent技术、信息过滤技术和信息推送技术,然后探讨我国解决开展个性化信息服务存在的问题及相应对策。 相似文献
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数字图书馆个性化服务中用户信息行为的收集与分析 总被引：18，自引：2，他引：16
数字图书馆个性化服务是以分析用户的信息行为为基础的，本文探讨了数字图书馆提供个性化服务过程中用户兴趣的获取与分析，各种信息获取方式的优缺点，以及分析用户信息行为时应该注意的问题。 相似文献
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信息过滤研究 总被引：13，自引：1，他引：12
刘柏嵩 《现代图书情报技术》2003,(6):23-26
提出了一种新的数字图书馆信息过滤方法，它具有三个显著的优点：一是采用了混合信息过滤模型，克服了基于内容和协作过滤的不足；二是建立用户模板，解决了用户兴趣的获取问题；三是信息内容采用本体来组织，实现语义级查询和高效的匹配机制。 相似文献
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数字图书馆的个性化信息服务 总被引：53，自引：2，他引：51
数字图书馆的个性化信息服务,-是用户根据自身的需求定制自己所需的资源、信息和服务;二是数字图书馆针对用户的个性和特点,主动为用户选择并传递动态信息.数字图书馆个性化信息服务的内容主要包括:个性化的界面设置、个性化的信息环境和个性化的信息快报. 相似文献
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个性化服务中挖掘用户兴趣的CMPS 总被引：3，自引：0，他引：3
史艳梅 《现代图书情报技术》2005,21(3):85-87
针对数字图书馆个性化服务的发展趋势，指出掌握用户兴趣是数字图书馆实现个性化的主动信息服务的基础性前提。阐述了三种兴趣挖掘方法的利弊，提出综合利用三种方法来获取用户兴趣的CMPS系统，并给出了具体的方法。 相似文献
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论数字图书馆个性化信息服务及其构建 总被引：11，自引：0，他引：11
个性化信息服务是基于信息用户的信息使用行为、习惯、偏好、特点及用户特定的需求,向用户提供满足其个性化需求的信息内容和系统功能的一种服务。个性化信息服务正在成为未来信息服务的发展方向。在分析国内外个性化信息服务机制的基础上,对构建数字图书馆完善的个性化信息服务方案展开探讨。 相似文献
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数字图书馆用户使用信息挖掘与应用 总被引：5，自引：0，他引：5
用户信息收集是用户研究中最基础同时也是最重要的环节。数字图书馆有关记录用户活动和行为的日志文件、用户profile和用户调查信息统称为用户使用信息．对这些信息进行挖掘的技术主要是WEB使用挖掘。在数字图书馆中应用WEB使用挖掘可以改善网站可用性，提供个性化服务，进行资源评价与采编，进行数字图书馆系统评价和界面设计。 相似文献
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基于浏览行为和浏览内容的用户兴趣建模 总被引：4，自引：0，他引：4
面对因特网的海量信息，为了更好地实现基于用户兴趣的个性化信息服务，提出一种隐式地获取用户兴趣模型和更新用户兴趣模型的方法。这种方法不需要用户显式地提供兴趣信息，只需要用户浏览页面时的动作和浏览的内容来获取有用的信息，随后利用这些信息建立和更新用户兴趣模型。该模型能较好地描述用户的兴趣类型及兴趣度，提高个性化信息服务的效率。 相似文献
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拟合用户兴趣演变特性的协作过滤推荐算法 总被引：2，自引：0，他引：2
个性化推荐技术是将传统的数据挖掘技术同用户访问信息结合起来,根据用户的兴趣爱好来对用户可能访问的内容进行预测并预取其提供给用户进行选择.目前协作过滤技术是个性化推荐系统中应用最为成功的推荐技术之一,但传统的协作过滤算法没有考虑用户的兴趣演变,难以有效地反映用户真实兴趣.在分析目前协作过滤算法存在问题的基础上,利用用户访问兴趣分为偶然兴趣和稳定兴趣的特性,文章提出了基于偶然兴趣的推荐权重和基于稳定兴趣的推荐权重,并将它们融入新的拟合用户兴趣演变的协作过滤算法中.实验表明该算法能准确地反映用户访问兴趣,较传统的协作过滤算法可以有效提高推荐精度. 相似文献
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网络信息过滤的方法与相关技术研究* 总被引：26，自引：0，他引：26
随着因特网的发展出现了所谓的“信息过载”问题，为了向用户提供个性化、实用性的信息，信息过滤技术应运而生。结合国内外已有的研究成果，本文从用户的信息需求与表示、文档的表示技术、匹配技术、信息反馈技术等四个方面探讨网络信息过滤的方法与技术以及存在的问题。 相似文献
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数字图书馆个性化信息检索模型研究* 总被引：3，自引：0，他引：3
许春漫 《现代图书情报技术》2006,1(3):15-19
结合向量空间技术、Agent技术、Web日志挖掘等技术提出了一个基于概念的数字图书馆个性化信息检索模型。该模型根据用户主动提供的初始信息建立基于概念的用户兴趣模型，利用用户对文档的主动评价和用户的访问行为更新用户兴趣模型，并将用户兴趣模型用于检索结果的相关度排序和最新信息的推荐以及合作推荐。最后给出系统的实现方法。 相似文献
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基于C/S的新一代智能化、个性化搜索引擎 总被引：3，自引：0，他引：3
本文探讨一个基于C/S的新一代智能化、个性化搜索引擎。整个搜索引擎分为客户端和服务器端两大部分。在客户端,智能代理Agent在个性化模型数据库的支持下产生个性化的检索要求,送往服务器。服务器端为了实现个性化服务,利用领域知识库和兴趣库对原始网页数据库进行数据挖掘,聚类形成各个类型的网页索引数据库。本文并给出了用户兴趣模型算法、挖掘用户兴趣关联规则的Apriori算法和K-modes聚类算法。 相似文献
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社会化标签系统中基于密度聚类的Web 用户兴趣建模方法 总被引：1，自引：0，他引：1
Web用户兴趣模型在个性化信息服务中有着非常重要的作用。本文利用社会化标签的独特优势,针对传统社会化标签聚类方法的局限性,提出了一种基于密度聚类的Web用户兴趣建模方法。首先建立基于社会化标签的向量空间模型,并将社会化标签表示为Web资源及其权重的形式,以此为基础利用DBSCAN算法对其进行聚类,进而依据所有Web用户的标注行为以每个聚类为中介计算特定Web用户对Web资源的兴趣度来构建Web用户兴趣模型。实验结果表明了该方法的优越性。 相似文献
17.
个性化信息服务运行模式研究 总被引：9，自引：2，他引：9
对数字化时代的个性化信息服务进行了分析并研究用户兴趣、个体信息需求的差异。举出国外图书馆个性化服务的范例。提出了信息主动推送服务、信息智能代理服务和个性化信息定制服务等运行模式。 相似文献
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[目的/意义]针对基于内容的个性化推荐策略，提出资源特征选择与权值计算优化策略，从而改善个性化推荐的效果。[方法/过程]构建基于用户决策机理的个性化推荐模型，模型以用户决策机理为背景知识进行资源特征的选择、用户兴趣模型的构建与语义表示、用户决策函数构建。为验证模型效果，以4 748位用户的观影数据为例进行实验，实验以向量空间模型为参照模型，P@N为评价指标。[结果/结论]实验结果显示，在N取值为5、10、20、50、100、200的情况下，基于用户决策机理的个性化推荐模型效果都显著优于向量空间模型，从而验证模型的有效性。 相似文献