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[目的/意义]针对目前使用标签推荐方法所得结果不理想的问题,改进传统相似度计算方式,并结合多种标签推荐方法,提高推荐准确性。[方法/过程]融合基于内容与协同过滤的推荐思想,利用LDA进行相似度计算得出资源与用户的近邻集合,并抽取资源内容关键词,以此构建标签混合推荐模型,最后以"豆瓣读书"为例对模型进行验证,同时与几种标签推荐方法进行比较。[结果/结论]在社会标注系统中,必须考虑用户-资源-标签3个维度,仅考虑单一角度势必会造成结果的不完整,同时在相似度计算时引入LDA能够挖掘潜在语义关系,提高推荐质量,且组合多种方法取长补短可以令推荐结果更为满意。 相似文献
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[目的/意义]用户兴趣推荐是信息服务中的重要内容,针对目前融合情境信息推荐的研究更多是直接将情境作为单因素而缺乏考虑情境关联的思想,本文以情境关系为切入点实现社会化媒体用户的兴趣推荐。[方法/过程]以具有相似情境用户可能具有相似兴趣为假设,来改进用户原始兴趣网络从而实现推荐。通过社会网络和资源相似性计算构建原始兴趣网络中显性网络和隐性网络;借鉴共现原理和情境本身相似性构建情境网络;通过兴趣传递关系计算直接兴趣度与间接兴趣度;最后借鉴协同过滤的思想实现推荐。[结果/结论]与以往的只考虑单一情境因素的推荐方法相比,基于本方法的实验表明,将情境关系融入到推荐过程中不仅可以扩展用户的社会关系,而且可以得到更好的推荐效果。 相似文献
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[目的/意义] 准确地计算微博相似度可以提高微博主题挖掘效率，对舆情治理、保障信息安全具有实践意义。针对微博文本语义稀疏、高维的问题，提出一种融入微博非文本特征的超边相似度算法。[方法/过程] 分析微博舆情发生机制，利用超网络模型表示微博舆情主题形成过程，通过计算各层子网相似度及各层子网对主题形成的贡献度构建超边相似度算法。[结果/结论] 研究发现，论文所提出的相似度方法有助于提升微博舆情信息的主题聚类效果，特别是对于文字性表述相似程度高的微博信息，具有明显的主题区分性。 相似文献
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[目的/意义]为旅游景点生成高质量的文化资源标签,解决文化旅游服务中信息检索困难、推荐形式单一的问题。[方法/过程]首先,设计包含显式和隐式两种标签类型的文化资源标签体系;然后,提出基于特征词筛选和噪声词过滤的显式标签生成方法,以及设计隐式标签中文化感知强度和文化感知相似度的计算方法,并基于以上方法生成景点文化资源标签;最后,针对旅游信息服务中的不同场景,提出基于文化资源标签的检索和推荐方法。[结果/结论]以武汉市的真实旅游数据为例进行实证研究,结果表明,基于本文方法生成的标签能够准确刻画景点的文化资源特征,基于标签的检索和推荐方法均具备较强的可解释性,可有效提升信息服务的透明度和用户对结果的信任度,对其他领域的推荐解释性研究具有参考价值。 相似文献
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[目的/意义] 为了提高传统协同过滤算法的计算速度,解决目标用户随着时间推移发生兴趣偏移而导致推荐系统质量下降的问题,以期进一步提升推荐系统运行效率和推荐质量。[方法/过程] 提出预先计算用户相似度算法和引入时间评分权重计算相似度矩阵的两种算法的改进,并利用Hadoop平台实证分析改进后的算法。[结果/结论] 实验结果证明：预先计算用户相似度算法缩短了对读者推送相关信息的时间,从而有效地提升了计算速度;引入时间评分权重计算相似度矩阵大大降低了MAE值,从而提高了推荐质量,两种算法同时应用后推荐系统在计算速度、准确率和新颖性方面都有显著提升。 相似文献
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[目的/意义] 在基于社会网络的用户画像研究中，针对传统用户建模难以处理复杂网络关系，群体构建多基于内容，以及群体相似度低或紧密性差的问题，提出基于网络结构和文本内容的群体画像构建方法。[方法/过程] 首先，采用卷积神经网络方法，融合网络结构和文本内容两方面特征将网络用户表示成空间向量，其次，在k-means算法基础上结合模块度计算方法，对空间向量进行聚类，然后，在爬取的中英文数据集上分别进行对比研究，最后，从中文数据集中选取1 000名重要性用户进行实例分析。[结果/结论] 实验结果表明，该方法的密度值比基于内容的方法平均增加0.105，熵值比基于结构（含基于结构和内容）的方法平均减少0.955，实例分析进一步说明文中方法的可行性。 相似文献
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[目的/意义]将认知升级理论融入图书馆智慧推荐服务中,以实现知以藏往、见贤思齐的智慧化推荐服务。[方法/过程]首先,从兴趣热度、内容质量评价和专指度3个指标入手,构建图书馆智慧推荐系统的指标体系;其次,基于认知升级理论,将用户分为“前辈”和“后辈”,通过改进协同过滤推荐算法计算用户相似度,将“前辈”的成功学习路径推荐给相似的后辈;最后,利用精准率、召回率、AUC、MMR、F1值等指标对离线实验和在线实验结果进行检验。[结果/结论]实验结果表明,改进后的智慧推荐算法相比传统协同过滤算法的实现效果有明显提高;对比离线实验和在线实验结果发现,在线实验的推荐效果显著提升,意味着若将基于认知升级理论的智慧推荐服务加以推广,将会对高校学生的专业素质培养和认知层次升级产生积极影响。 相似文献
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[目的/意义] 对中文微博信息采集的关键问题进行分析,以期为中文微博信息的采集与长期保存研究和实践提供参考。[方法/过程] 选取采集范围、采集权利、采集方法3个微博信息采集过程中的关键问题,与网络信息采集进行对比分析,并提出相应的对策。[结果/结论] 分析发现,对于微博信息,由于其具有自身特点,无法套用网络信息采集实践的经验,需要确定具有针对性的采集策略与方法;针对选取的3个关键问题,分别建议采取完整性采集、CC协议结合剔除策略、通过API采集的对策。 相似文献
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[目的/意义]针对当前知识发现服务中存在的个性化程度不高和推荐效果不佳等问题，提出一种基于用户兴趣度量和内容分析的推荐算法。[方法/过程]文章通过特征词分布、LDA主题分布、引文结构网络三个维度构建学术资源模型，并通过对用户行为的度量，计算用户对其浏览学术资源的兴趣度，结合学术资源模型构建用户兴趣模型。将用户兴趣模型与学术资源模型匹配，计算其相似度，得到用户对每条学术资源的兴趣值，最后将兴趣值最高的TOP-N学术资源推荐给用户。[结果/结论]通过实验检验算法的有效性和推荐准确率，结果显示，本文从实时动态度量兴趣的角度，提出的推荐算法能较好地预测用户兴趣，推荐效果显著，为实现发现服务精准推荐提供思路。 相似文献
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大学图书馆微博管理主要包括内容管理、人员管理及用户管理。虽然目前大学图书馆微博的发展日趋成熟,但在管理方面还存在诸多问题。通过对大学图书馆微博的跟踪研究以及相关的调查,对管理现状、管理存在的问题以及相关的对策进行论述。 相似文献
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微博是图书馆用户服务的一个很好的工具和窗口。以新浪微博为例,对图书馆微博与图书馆网页进行比较研究,分析两者的异同,以帮助图书馆更好地利用微博平台。 相似文献
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[目的/意义]探索在电子医疗情境下用户构建初始信任的关键动因,从信任的信息来源视角比较电子医疗情境与电子商务情境下用户建立初始信任的路径差异,为互联网医疗服务提供商优化平台建设、提升用户满意度提供借鉴和参考。[方法/过程]采用问卷调查法收集数据,利用偏最小二乘结构方程模型方法验证假设和概念模型。[结果/结论]研究发现,与网下信任来源有关的医院信誉、朋友推荐和个人健康状况对形成初始信任具有显著影响,而与网上信任来源有关的如来自第三方认证的结构保证和服务提供商声誉则没有通过假设检验,与E-commerce情境下初始信任形成路径不同的是电子医疗用户不能单纯凭借网上信息做出是否可信的判断。 相似文献
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[目的/意义]准确把握社交网络用户兴趣倾向,对用户进行分类并形成高聚合的用户群,对研究社交网络信息生态以及信息推荐有重大意义。[方法/过程]通过构造基于多维度的用户属性描述层次模型,根据模型数据需求从新浪微博抓取用户样本数据,对相关用户背景信息、用户博文信息以及用户行为信息的多维度属性下二阶变量进行量化,构造用户向量表达式,比较单一维度与多维度下的用户分类效果,进一步给属性赋予不同的权重值进行加权分析,在取得最优聚类效果后进行方差分析,对模型进行改进。[结果/结论]基于多维度属性加权后的用户聚类效果明显高于单一维度及多维度非加权条件下的用户聚类,且用户博文内容维度对于提高用户聚类效果的有效性最大。 相似文献