一种基于加权关联规则的协同推荐算法

协同过滤技术不需要分析待推荐资源的内容信息,在电影、音乐、图书等非结构化数据占主流的电子商务推荐领域得到了广泛的应用,成为电子商务推荐领域的主流技术.针对基于项目的协同过滤算法不能实现"跨类型"推荐的缺点,本文提出了一种新的基于关联性评分预测的协同过滤算法IAPCF.区别于传统的算法,IAPCF算法根据项目之间的关联规则,而不是根据多用户对项目评分形成的向量间的相似度来寻找项目的最近邻居集合.该算法能较好地实现"跨类型"项目的推荐.实验结果表明,IAPCF算法具有更好的推荐精度.     

一种基于数据挖掘技术的馆藏资源个性化推荐服务

本文介绍了一种如何将ID3决策树算法和关联规则应用于馆藏文献信息资源的个性化推荐服务当中去的方法.文中首先对读者借阅历史记录进行了挖掘和分析,利用决策树算法挖掘出可推荐的相关读者对象,再依据关联规则提取借阅历史记录并对其进行分析和挖掘,从中找出相关潜在的有用或有价值的规则,然后依据这些规则选择出最适合推荐的项目推荐给读者.该方式是为实现个性化推荐服务所进行的一种新的探讨,具有算法收敛性好,计算方法简单有效,可靠性高,推荐效果显著等优势,与传统推荐技术相比,能够更加全面、准确、清晰地进行文献推荐.理论和实践结果表明,所提出的这种方法是一种行之有效的形式.     

数字图书馆中的检索结果聚类和关联推荐研究

探讨如何在数字图书馆的文献检索平台中集成实现检索结果聚类、相关文献的关联推荐、相关作者和研究机构的关联推荐以及相关词语的关联推荐,由此帮助用户全面提高查准率和查全率,并且对聚类和推荐结果采用图形进行可视化展示,进一步提高用户的使用满意度。     

科技资源元数据的关联与推荐方法

大数据背景下,科技资源发现和推荐的关键是建立海量、多类型科技资源间的关联,并对其进行相关度排 序。在深入研究科技基础性工作专项科技资源核心元数据的基础上,选择科技资源的内容特征、资源地点和资源时间 为关联要素。然后结合专家打分和层次分析法,提出了科技资源元数据语义相关度算法,建立了科技资源间的关联。 进一步按照相关度计算结果对科技资源进行排序,并将相关度高的科技资源优先推荐给用户。最后以科技基础性工作 专项项目汇交的科技资源元数据为例,开展了科技资源元数据关联与推荐的实践。本研究提出的方法为促进海量科技 资源的精准发现、智能推荐与共享应用提供了借鉴。     

基于混合推荐的学术资源推荐系统的服务模式与数据挖掘

图书馆学术资源推荐系统是一种为了解决信息过载、提高搜索效率而提出的基于信息过滤机制的知识服务系统。系统的改进,可以从用户Web日志、搜索习惯、浏览行为、图书馆学术关联数据等多角度进行数据挖掘和数据分析,以构建读者信息需求库及关联数据仓库,采用基于内容过滤推荐和规则过滤推荐相结合的混和推荐技术来实现推荐系统,以提高资源推荐的精度和覆盖率。     

基于关联数据的图书馆学术资源推荐研究

图书馆学术资源推荐服务是新信息化环境下图书馆的一种新的服务模式。基于关联数据的图书馆学术资源推荐可通过关联规则向用户推荐其满意的、相关度高的学术资源,关联数据架起了图书馆学术资源推荐与用户之间的桥梁。基于此,文章构建了基于关联数据的图书馆学术资源推荐系统框架,并展望了需进一步研究的问题。     

关联数据驱动的数字图书推荐模型

提出一种关联数据驱动的数字图书推荐模型,为了实现向用户提供跨数据源的推荐服务,首先把图书馆的本地数据与外部相关的关联数据相融合,根据图书馆资源信息的不同的特性,分别构建用户社会关系语义本体知识库与数字图书语义本体知识库,并根据用户对图书浏览的活跃程度,针对不同的用户,采取不同的推荐策略,实现对用户推荐服务的全覆盖。     

基于知识的协同过滤推荐系统研究

传统的基于项目的协同过滤算法,不能很好地解决数据稀疏和新项目问题(冷启动)带来的推荐质量下降的问题.笔者从智能检索的思想出发,提出一种新的基于知识的协同过滤推荐算法.该算法借助于领域本体,表达语义知识,增加了项目之间的关联信息;考虑到领域本体中结点、边、深度和密度对相似性计算的不同影响,算法结合信息论中的互信息相关概念,对相似性计算公式进行改进,提高了运算精度.实验结果表明,该算法相对于传统的基于项目的协同过滤推荐算法而言,可有效缓解由数据集稀疏和冷启动带来的问题,显著提高推荐系统的推荐质量.     

移动网络环境下情景敏感的个性化信息推荐系统研究

对情景敏感和个性化需求响应是移动网络环境下信息推荐的两大触发因素。针对目前移动环境下信息服务未融入情景敏感这一因素以及信息推荐的个性化程度低和准确性差的现状,提出采用"LBS+AR+多层关联规则"三维立体式个性化信息推荐方法。采用GPS/GIS技术实现精确定位,利用基于模型的多层级关联推荐算法避免稀疏性和难于扩展问题,采用AR(增强现实)技术实现可视化的信息推送,通过构建移动网络环境下情景敏感的个性化信息推荐系统实现为用户提供个性化、可视化的信息推送服务。     

利用云模型改进基于项目的协同过滤推荐算法

基于项目的协同过滤推荐算法能有效解决传统的基于用户的协同过滤推荐系统可扩展性差、缺乏稳定性的缺点,但仍然不能解决数据稀疏的问题,在数据极度稀疏的情况下,传统的项目相似性度量方法无法实现准确度量,导致推荐效果急剧下滑。本文借鉴基于云模型的云相似性度量方法来实现基于知识层面的项目相似性度量,提出了一种新的基于项目的协同过滤推荐算法。实验结果表明即使在数据极度稀疏的情况下,改进后的算法仍然能取得较好的推荐效果。     

基于检索日志的检索词推荐研究

为了满足检索用户对推荐服务日益迫切的需求,结合检索词推荐需求研究推荐理论。基于三种典型推荐方法：基于内容的过滤、基于规则的过滤和基于协作的过滤,提出一种检索词的混合推荐方法,并基于检索日志构建一种“脱机预处理和挖掘、联机推荐”的检索词推荐模型。最后,在NSTL嵌入式系统上进行实证研究。基于检索日志数据,以简单检索方式下的检索词推荐为突破口,设计一套原型系统,验证检索词的推荐效果并在原型系统上检验一种改进的BWP方法的效果。     

图书馆网络信息资源及服务现状的调查分析

从建设方式、出版物类型、内容形式和语种四个方面调查统计了30所图书馆提供的数据库资源,并按照馆藏书刊检索、站内资源集成检索、馆外资源检索、馆际互借和文献传递、新书推荐评论、参考咨询、联合参考咨询、网上讲座、网络导航、数字论坛等10项指标对这30所图书馆基于网络的服务方式进行调查分析。以此为基础提出依托信息资源保障体系的图书馆有利于网络信息资源建设和服务的发展。     

基于用户兴趣度量的知识发现服务精准推荐

[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。     

企业信息资源集成中的知识地图构建与工作模型研究

分析企业信息资源集成的关键问题,介绍知识地图相关理论,探讨知识地图在知识检索、个性化信息推荐和局部本体集成三个方面对于改进企业信息资源集成的作用。指出实现知识地图在企业信息资源集成的三个方面的应用需要构建两种不同类型的知识地图,并分别解释其构建流程。在此基础上,构建知识地图在企业信息资源集成中的工作模型。     

基于主题图的数字档案标注系统资源聚合研究

[目的/意义]针对社会化标注系统用于数字档案资源组织后带来的资源检索与导航问题,提出依托主题图的数字档案资源聚合模型,以期提高数字档案资源检索效率并建立有序的可视化导航。[方法/过程]在剖析利用主题图实现社会化标注系统资源聚合相关研究现状的基础上,构建数字档案领域基于主题图的资源聚合模型,给出利用社会网络分析和形式概念分析析取数字档案资源主题图的主题类型、关联关系及资源指引三要素的体系化解决方案,从而实现数字档案标注系统资源聚合。[结果/结论]以NARA数字档案标注系统中的"Women at War"话题为例,利用所提方法并结合Ontopia工具实现目标话题的数字档案资源聚合,有效提高系统中数字档案资源的检索效率和导航效果。     

基于LDA和社会网络中心度的研究生个性化检索推荐模型研究

[目的/意义] 为了解决研究生用户面临的检索问题,提出一种基于LDA和社会网络中心度分析的个性化检索推荐模型。[方法/过程] 首先,该模型以研究生学科专业为个性化特征,并据此选择相应的数据源。其次,该模型使用LDA识别主题内容,以完成全面知识的展示。再次,该模型根据用户提交的检索词在相应的关键词-主题共现网络中进行社会网络中心度分析,以完成用户相关知识的推荐。[结果/结论] 实验表明,该模型能够很好地解决研究生检索中个性化特征、全面知识展示以及相关知识推荐三大问题,其有效性得到一定程度的验证。     

MOOC教育资源语义化关联研究

在研究英国开放大学利用关联数据实现部分网络教育资源关联发现案例的基础上,提出利用关联数据实现MOOC教育资源语义化关联的关键步骤,包括发布和利用两个阶段,其中发布阶段主要涉及定义可关联数据、关联数据建模、数据转化等步骤;利用有三类：资源浏览和导航、资源发现和推荐、个性化和互动学习。总结图书馆在MOOC教育资源语义化关联中的作用,如图书馆可帮助建立MOOC资源知识组织框架,提供关联数据知识服务或建立MOOC关联数据平台,将图书馆的书目、机构知识库、电子教参系统和MOOC关联数据集互联。     

基于书目检索信息的图书荐购系统

认为随着网络技术在图书馆建设中的应用,书目信息检索成为读者与图书馆沟通的重要途径。对这些数据进行收集、统计、分析、整理,有助于了解读者最真实的需求。基于书目检索信息,提出荐购系统原理,并设计荐购系统,一方面可以弥补建立在主动推荐基础上的传统荐购系统存在的不足,另一方面可以实践并深化图书馆"以读者为中心"的服务理念。