知识找回场景下推荐系统模拟实现及评价研究     

程秀峰  张孜铭  孟亚琪  范晓莹  杨金庆 《图书情报工作》2019,63(16):72-83

[目的/意义]信息过载一直是知识工作者在搜集、处理和创造知识的过程中所面临的主要困境。这种困境导致的结果之一是很难回忆起曾经使用过的文档的内容细节及具体位置，而推荐系统则能减少这样的困难。通过研究对比不同推荐系统在这一任务下的优缺点，可以帮助知识工作者更好地完成回忆任务。[方法/过程]基于相关理论，在同一场景（知识找回）模拟实现并测试了4种不同类型的推荐过程，包括基于内容的推荐CBR、基于协同过滤的推荐CFR、基于推理网络的推荐INR与融入了情境感知的推荐CAS，根据所确定的若干指标（精确性、情境相关性、预测性、多样性）对推荐效果进行比较。[结果/结论]结果显示，以上推荐系统在帮助用户回忆并找回文档过程中都有各自的优势，而基于情境感知的推荐系统在情境相关性与预测用户行为方面具有较好的效果。  相似文献   

基于情境感知的电商平台推荐系统框架研究     

程秀峰  张孜铭 《情报理论与实践》2021,(2):168-177

[目的/意义]随着互联网行业的蓬勃发展,电商平台的用户与商品数量均呈现井喷增长。这一趋势在促进互联网经济发展的同时也为用户带来了"信息过载"的问题。电商平台如何从用户的历史行为日志中获取信息,并根据用户当前情境推荐商品,不仅是重要的理论与技术课题,同时也蕴藏着巨大的商业价值。[方法/过程]文章结合情境感知技术,提出了一种五层推荐系统框架,自底向上分为:感知层、过滤层、排序层、规则层和应用层。同时,利用淘宝APP的购物数据进行了模拟推荐实验,比较了各层次不同设计方式的推荐效果。[结果/结论]研究发现,融入了情境感知技术的推荐系统框架可以显著提高推荐的精确率,但是会削弱召回率。基于此,为电商平台提出了部分建议。  相似文献   

基于在线评论数据的众包服务商选择模型构建     

卢新元  李珊珊  李杨莉  卞春会  张孜铭 《科技管理研究》2019,39(11)

针对众包模式下信用度缺乏带来的众包服务商选择困难问题，探讨利用众包平台上的在线评论数据选择服务商。基于胜任力模型，从接包方、平台和任务设计3个方面提出13个影响服务商选择的特征，构建基于在线评论数据的众包服务商选择模型，并利用分类算法实现模型。实验结果表明，基于接包方、平台和任务设计3类特征组合下的服务商选择效果最佳；模型选择的最佳服务商基本符合真实数据中发包方选择的中标服务商，验证了模型在实际应用中的有效性。  相似文献   

基于GWR模型的互联网对第三产业区域影响研究——以2012与2016年中国各省横截面数据为例     

卢新元  张孜铭  李思虹  曾培春  陈柯帆 《科技管理研究》2020,40(1):193-203

为探究互联网对第三产业发展的影响在各省区域上的空间相关性和空间异质性,以2012和2016年横截面数据为例,采用地理加权回归(GWR)模型进行实证分析。研究发现,互联网对第三产业的区域影响分布与区域要素禀赋关联,并受到产业集聚与产业分散的交互作用。新时期以知识溢出与社群经济为核心的"服务众包模式"兴起,用户参与等"人"的因素更加突出。最后,本文对当前政府政策的制定与互联网企业的发展提出了合理建议。  相似文献