基于本体和信息量融合的个性化推荐方法研究

【目的/意义】个性化推荐方法是目前解决信息多样化与用户需求专一化之间矛盾的比较有代表性的解决 方案之一。基于内容的推荐系统由于算法本身的局限性和项目特征提取的困难性使得推荐结果过于专门化,不能 给用户提供新颖的推荐项目,本文尝试找到一种兴趣偏好扩散的方法改善推荐专门化的问题。【方法/过程】本文提 出了一种在领域本体中基于信息层次距离和信息损失距离的综合推荐方法,该方法通过基于信息层次距离的相似 性和基于信息损失距离的相似性算法来综合计算项目之间的相似度。【结果/结论】研究表明：领域本体中信息损失 距离对推荐结果能产生较大影响,基于信息层次距离和信息损失距离的综合推荐方法能有效提高推荐结果的多样 性和有用性。     

智慧图书馆中基于用户画像的图书推荐研究

【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。     

融入用户反馈的网络知识社区好友推荐模型构建研究

[目的/意义]从用户相似度计算和用户反馈双重视角出发,进行高质量用户推荐,有利于提高网络知识社区个性化推荐水平。[方法/过程]首先基于爬虫工具和Python包进行用户属性数据采集和分析,以计算用户之间的背景、社交关系、博文信息的综合相似度;然后再计算用户核心度,基于相似度矩阵和核心用户排名形成待推荐列表;最后引入用户反馈机制,并根据用户的正负反馈结果确定最佳Top-k好友。[结果/结论]融入用户反馈的好友推荐模型能够提高推荐用户的质量,有效地提高好友推荐水平,也验证了好友推荐是一个逐步修复的过程。     

基于语义加权距离的语义相似度改进算法

在信息检索领域,概念的语义相似度计算起着重要的作用。针对现有研究文献中语义相似度计算中的若干问题,本文在语义加权距离算法的基础上讨论了多继承问题和概念属性问题。对于多继承问题,探讨了概念之间通过父概念和子概念进行连接所得到的路径长度相等的情况;对于概念属性问题,本文将对象类型属性和数据类型属性区别对待,提出了数据类型属性的相似度算法。最后,通过计算一个实例中概念节点的相似度,证明了本文算法的有效性。     

关联数据资源集相似度计算方法研究

文章提出的适用于关联数据资源集相似度计算的综合描述信息模型,分为基本描述、内容描述和外部链接3个模块描述资源集,并根据各信息项的特点挑选字符串相似度、集合相似度、向量空间模型和基于统计和语义的相似度等算法计算资源集相似度,在一定程度上解决了当前关联创建中相关资源集手工配置的问题。     

基于用户属性—关系相似度的好友推荐模型研究

[目的/意义]挖掘潜在好友关系并进行精准的好友推荐服务,已成为社交网络领域研究的热点,基于用户属性-关系相似度的好友推荐模型研究旨在增强用户忠诚度以及在线社区活跃度,提升社区的信息服务准确性和效率。[方法/过程]通过融合用户链接关系与属性特征,提出用户属性-关系相似评价体系;采用因子分析法,计算得出各项目权重以及综合得分;据此构建社交网络相似度矩阵,基于派系划分方法,对用户进行划分分区,最终实现好友推荐服务。[结果/结论]实验结果表明,运用派系划分的基于用户属性-关系推荐模型在推荐列表长度受限情况下的整体表现较优,有效提高推荐精准度。     

基于商品属性与用户聚类的个性化服装推荐研究

淘宝网作为电子商务时代最大的网上零售平台,为用户提供越来越多的商品与服务的同时,也出现了信息过载等一系列问题。鉴于此,本文提出了基于商品属性与用户聚类的个性化服装推荐方法,通过用户个人信息与对商品的评价,计算用户之间的相似度,进行聚类分析。与此同时,将商品化整为零,通过商品属性来计算商品的相似度,得到top-N相似列表。以此,综合商品与用户两者的权重值,实现为用户提供个性化的商品推荐,解决用户面对信息过载的难题,为用户节省精力,提高用户的购物体验。针对某一淘宝网店铺,本文提出了适合的混合推荐算法,并通过搜集实际数据进行了实证研究,对推荐结果进行准确性评价。     

基于用户模式聚类的协同过滤个性化推荐方法

最近邻协同过滤常用的计算用户访问行为相似程度的距离函数仅是测定访问者对象在所有测试属性空间上的平均测定,而在属性集的子维空间上的相似模式并没有有效地挖掘出来,用户评分数据稀疏等问题使其推荐质量下降。针对这些问题,提出一种基于用户模式聚类的协同过滤推荐算法,该算法采用基于用户模式相似的子空间聚类方法产生聚类,并且利用模式相似度改进协同过滤,从而对用户产生个性化推荐。实验结果表明,该方法改善了推荐系统的效率和精度。     

协同过滤中相似度计算的一种改进尝试

协同过滤技术被广泛应用于各种推荐系统当中。协同过滤中的核心问题是相似度的计算,本文在介绍传统相似度计算方法的基础上,提出一种新的计算方法,以基于物品为例进行了实验,实验证明该方法在推荐精度上得到一定程度的提高。     

基于用户相似度与信任度的虚拟学术社区中学者推荐研究

【目的/意义】研究从用户节点和网络全局两个视角出发,基于用户相似度与信任度对虚拟学术社区中学者进行推荐,提高学者推荐的质量。【方法/过程】首先,利用LDA主题模型挖掘学者发表的博文主题,计算博文相似度;通过学者共同好友比例计算好友相似度;然后将博文相似度和好友相似度融合计算用户相似度;最后,融合用户相似度和信任度进行学者推荐。【结果/结论】提出虚拟学术社区中基于用户相似度与信任度的学者推荐方法,综合利用用户节点和网络全局信息,为虚拟学术社区用户进行学者推荐。【创新/局限】从用户节点和网络全局两个角度进行学者信息融合,有效提高了虚拟学术社区中学者推荐的质量。局限在于本文主要考虑的是学者在网络全局中的信任度,用户节点间的交互信任关系还有待进一步研究。     

基于网上书店的一站式图书检索荐购系统研究

本文针对图书馆现有图书荐购系统的不足,分析了目前图书馆荐购中存在的采购和反馈的时效性问题和读者荐购的心理状态,指出只有采购和反馈工作做到快速及时,才能真正体现荐购系统存在的价值。本文结合网上书店的迅猛发展,提出"以读者需求为中心"建立一站式图书检索荐购系统。本文介绍该系统以网上书店作为荐购知识库,从检索到荐购的系统架构和工作流程,以及系统中网上书店的信息采集和使用等关键技术。     

一种基于主题和分众分类的信息检索优化方法

本文针对目前搜索引擎存在的检索结果缺乏组织导致检准率不高的问题,提出一种基于主题和分众分类的信息检索优化方法.首先对用户检索主题进行获取和表达,然后以社会标签为聚类项,采用向量空间模型实现基于分众分类的文档主题聚类,并将检索结果按相似度和标签"受欢迎度"复合排序,达到提高检索准确率和优化检索的效果.     

面向用户潜在信息需求的检索结果组织研究

信息检索结果如何更好地满足用户的信息需求是信息检索系统设计必须考虑的首要问题。本文从信息需求的层次理论出发,分析了用户信息需求的特点及信息需求与信息检索结果组织间的关系。在分析信息潜在需求构成的基础上,重点讨论了基于用户潜在信息需求满足的信息检索结果排序及聚类方式,对如何提高信息检索的效果给出了建议。     

Video retrieval framework based on color co-occurrence feature of adaptive low rank extracted keyframes and graph pattern matching

In recent times, exploration of multimedia required ever increasing demand and application for intelligent video retrieval from repositories. This paper presents an efficient video retrieval framework by employing the effective singular value decomposition and computationally low complex ordered dither block truncation coding to extract simple, compact, and well discriminative Color Co-occurrence Feature (CCF). In this context, the occurrence probability of a video frame pixel in the neighborhood is employed to formulate this specific and distinct feature. Moreover, we applied a new adaptive low rank thresholding based on energy concentricity, transposition, and replacement invariance characteristics to formulate a unified fast shot boundary detection approach to solve the protuberant bottleneck problem for real-time cut and gradual transition that eventually contributes for effective keyframes extraction. Therefore, we can assert that the keyframes are distinct and discriminative to represent the whole video content. For effective indexing and retrieval, it is imperative to formulate similarity score evaluator for the encapsulated contextual video information with substantial temporal consistency, least computation, and post-processing. Therefore, we introduced graph-based pattern matching for video retrieval with an aim to sustain temporal consistency, accuracy and time overhead. Experimental results signify that the proposed method on average provides 7.40% and 17.91% better retrieval accuracy and 23.21% and 20.44% faster than the recent state-of-the-art methods for UCF11 and HMDB51 standard video dataset, respectively.     

一种基于本体的语义相似度计算方法

本体技术作为一种能在语义和知识层次上描述概念体系的有效工具,给词语间相似度计算带来了新的机会。词语相似度的研究,是知识表示以及信息检索领域中的一个重要内容。本文利用本体来组织概念,计算概念之间的语义相似度,将语义相似度分成概念相似度和描述相似度,把概念相似度和描述相似度进行合并,生成最终的语义相似度。依据《中国分类主题词表》建立的计算机领域本体,验证了语义相似度计算方法的有效性。     

基于映射的信息检索逻辑模型研究

本文讨论了基于逻辑映射的信息检索模型,对该模型进行实例分析,指出该模型在实际应用中存在的一些问题.这些问题包括各可能世界的先验概率分布和各可能世界间的相似关系的计算.文中分析了当不同的文档中都包含有查询中的标引词时,如何区分文档的重要性,并对其中一些问题提出了改进的方法.