面向个性化推荐的快速关联规则挖掘算法

关联规则挖掘是解决电子商务推荐问题的重要方法之一.针对传统关联规则挖掘算法在解决移动电子商务环境个性化推荐问题时反复扫描数据库,频繁项挖掘效率低,关联规则挖掘准确率低以及规则大量冗余等不足,提出一个基于事务矩阵和用户兴趣度的关联规则挖掘算法(Matrix-and-Interestingness-based Association Rules Mining,MIbARM).该算法仅需扫描一次数据库,并在挖掘过程中不断缩小算法搜索空间以避免生成冗余候选项,同时避免了冗余规则挖掘,从而提高了挖掘效率.最后,在四组人工数据和160种参数组合的数值实验环境下,引入Apriori、CBAR 及BitTableFI算法对MIbARM进行对比验证.结果表明,在不减少有趣规则的前提下,MIbARM不但可有效避免冗余候选项集的产生,而且大幅减少了冗余规则数量,极大提高了算法的搜索效率,同时提升了个性化推荐的质量,更适用于移动电子商务环境下的个性化推荐问题.     

基于用户贡献的UGC群体分类及其激励因素探讨

UGC是Web 2.0环境下一种新兴的网络信息资源创作与组织模式,其激励因素分析和激励机制设计对于Web 2.0可持续发展至关重要.在综述在线用户分类研究以及UGC动因和激励因素研究现状的基础上,从不同类型和粒度的社会化媒体平台中采集UGC的用户ID和贡献内容数量进行分析,从而构建基于用户贡献度的用户群体分类框架,包括潜水者、普通参与者、活跃参与者以及核心贡献者四个群体;并在此基础上,参考赫兹伯格的双因素理论,通过调研和访谈的方法针对四个不同的用户群体挖掘其在线UGC的保健因素和激励因素,并探讨其相关的激励策略,提出相应的建议.     

基于改进用户兴趣点度量方式的推荐算法研究

推荐算法是个性化推荐系统中最为核心的一部分.文本通过给出产品流行性定义,提出了一种改进的用户兴趣点度量方法,进而将用户的兴趣点嵌入到基于物质扩散原理的推荐算法中.新算法引入参数β度量产品的推荐权重与用户兴趣点之间的关系.MovieLens数据集上的数值结果表明新的用户兴趣点定义方法可以同时改进推荐算法的准确度和推荐列表多样性,当采用60%的数据作为训练集时,多样性可以提高13.15%.进一步的结果表明当训练集很稀疏的时候,应当赋予与用户兴趣点不同的产品更高的推荐能力,随着稀疏度增加,赋予与用户兴趣点相近的产品更多推荐能力可以大幅度提高算法的表现.     

个性化跨语言学术搜索技术研究

学术搜索引擎是一种行业化的搜索引擎,但因其缺乏个性化的服务,使得用户的学术文献检索效率低下,海量的数字学术资源得不到充分利用.本文使用Google翻译,研究基于机器翻译的中、英、俄、法和西班牙等五个语种跨语言学术检索.在跨语言学术搜索的基础上研究个性化检索技术,提出一种基于聚类的个性化信息检索方法:通过观察用户对搜索结果聚类的点击行为,生成并更新用户实时兴趣模型,采用余弦夹角公式计算用户实时兴趣模型与搜索返回结果的相似度,根据相似度大小,为用户提供个性化重排序的搜索返回结果.实验结果证明了提出方法的有效性.     

信息检索决策中的学习规则量化分析——强化模型拟合实验观测

使用学习模型定量分析信息用户检索行为特征,对于扩展传统用户研究的方法、促进学科间融合具有重要意义。本文首先分析了信息用户检索决策中的强化学习特征,并选择了强化学习模型中的Bush-Mosteller模型和Borgers-Sarin模型对用户的检索决策行为形成过程进行模拟。模拟结果表明Borgers-Sarin模型成功捕捉了用户检索行为的形成过程,说明用户学习规则特征表现为将预期与反馈结果进行比较;模型的参数表明用户行为的黏滞性、惯性特征明显。     

基于用户信息平滑聚类的协同推荐方法

在电子商务中,协同推荐技术能够帮助用户发现感兴趣的东西.在协同推荐中,通常采用最近邻居的方法来产生推荐.随着商品数量的增多,协同推荐所需要的数据集也越来越稀疏,可用数据比例越来越少.为了解决这个问题,本文在传统的评分数据的基础上,引入用户的基本信息,对用户的基本信息进行离散化处理,将用户的基本信息转化成一个0、1的向量,在用户的信息的基础上计算最近邻居,根据最近邻居对用户缺失数据进行补充,在补充后的评分数据上进行聚类计算,并根据聚类结果对用户评分进行预测.实验表明引入用户的基本信息,并采用对基本信息离散化的处理方式进行缺失数据补充,在此基础上进行数据的聚类,能够提高预测评分的准确性.     

高校用户政府信息利用情况调查研究——以西华大学为例

政府信息公开的目的在于利用,文章在调查高校用户这一知识结构、参政意识、信息需求、信息技能都较高的特殊人群对政府信息利用情况的基础上,深入分析当前政府信息利用中存在的问题,阐释其根源,最后从转变观念、拓宽渠道、加强为弱势群体服务、打造易用平台等方面给出建议。     

高校图书馆用户关系管理有效性评价指标体系初探

结合高校图书馆自身情况,参考相关文献的基础上,初选出19个指标对高校图书馆用户关系管理有效性进行评价。通过专家调查法,运用隶属度分析对理论指标进行了实证筛选,构建出以用户知识、用户互动、用户反应和用户价值实现为一级指标和从中细分的16个二级指标共同组成的高校图书馆用户关系管理有效性评价体系。     

智慧服务——知识经济时代图书馆服务新理念

文章在智慧服务产生背景的基础上,提出智慧服务的概念,并分析其与知识服务的关系,阐述了智慧服务的基本特征在于知识运用的能力、知识服务的创造性、服务客体为知识团队等,并从决策支持、科学研究、产品研发的智慧服务三个方面论述了智慧服务的内容和形式。     

外语院校图书馆电子资源用户满意度调查及改进策略

以基于用户满意度的图书馆电子资源质量评价模型为基础设计调查问卷,从馆藏电子资源满足师生用户教学科研的需求程度出发,对上海外国语大学的电子资源建设现状及用户满意度进行调查,收集用户的反馈信息和意见建议,并在此基础上提出针对性的改进措施,以期为外语类院校图书馆进一步完善电子信息资源建设提供参考。