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李娜 《农业图书情报学刊》2015,27(9):108-110
互联网技术的迅猛发展使数字图书馆成为现代图书馆建设的一个重要维度,为读者提供更加优质的信息加工和组织服务方式成为数字图书馆发展的重要方向,基于读者兴趣和使用习惯的个性化推荐系统应运而生。数字图书馆个性化推荐服务主要包括个性化定制服务、个性化推送服务和数据挖掘及决策服务。数字图书馆个性化服务需要通过相应的系统来实现,该系统一般包括用户行为数据收集模块、用户兴趣偏好数据分析模块和算法实现及推荐模型模块。现代智能搜索技术、数据挖掘技术和信息推送技术为数字图书馆个性化推荐系统的实现提供了技术保证。 相似文献
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张磊 《河北北方学院学报(自然科学版)》2022,38(1):21-26
目的 针对传统的网络信息资源个性化推荐方法 存在推荐效果不佳的问题,提出基于情景感知技术设计网络信息资源个性化推荐方法 .方法 以网络信息资源数据集的接触频率为切入点,挖掘用户行为模式,提取网络信息资源社会关系,匹配用户兴趣偏好,根据偏好数据,计算环境情景和社会关系情景间的用户综合情景相似度,基于情景感知,生成用户偏好... 相似文献
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《山东省农业管理干部学院学报》2019,(6):28-29
现今家庭数字化已经是大势所趋,网络信息技术也已然融入到了我国的千家万户中,进而推进大数据时代的到来。在当今时代背景下,如何在海量的信息中为用户筛选出具有个性化、智能化的数据不仅是当前推荐系统所要攻克的重要难题,实质也是其发展机遇。智能推荐系统兴起不久,乃是一项新兴科技,该类系统能够智能化地分析用户的个人信息、行为偏好与社会关系等因素,并有效为用户推荐出合适的数据。鉴于此,本文将基于协同信息筛选技术,并结合个性化数据挖掘技术,构建研究一个智能推荐系统,相信对于智能推荐系统的进一步普及与发展具有一定积极作用。 相似文献
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王圣镔 《农业图书情报学刊》2019,(5):50-60
[目的/意义]针对阻碍高校智慧图书馆对新读者进行图书个性化推荐的用户冷启动问题,提出一种面向新读者的高校图书馆个性化推荐方法,为智慧型高校图书馆开展图书个性化推荐服务、提高新读者借阅率提供切实可行的方案。[方法/过程]以北华大学图书馆借阅流通大数据进行数据挖掘,得出属性相似的新读者和已有读者具有相似借阅偏好的结论。然后,通过奇异值分解解决数据稀疏问题,采用基于欧氏距离的蚁群算法对新读者与已有读者聚类,搭建了新读者和已有读者之间关系的桥梁。最后将已有读者借阅的图书采取Top-N算法对新读者推荐。[结果/结论]以2017级读者为实验对象,选取了3个学院的44名读者,用所提出的算法进行了实验检验。实验结果表明新算法推荐效果显著,操作简单可行,为后续个性化推荐工作奠定了基础。 相似文献
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为了有效地提升海量文献信息检索过程中的用户个性化满足程度,该文设计了一个全新的个性化推荐系统.在这个系统中,核心算法是基于深度神经网络的个性化推荐方法.此方法构建的深度神经网络,包含了嵌入层、编码层、个性化特征融合层、解码层4个层次,从而准确地反应用户的个性化需求并完成查询推荐.以基于DNN网络的文献检索方法、基于Segnet网络的文献检索方法、基于Seq2Seq网络的文献检索方法为对比算法,针对计算机、通信、机械、电气、建筑、历史、政治、经济、数学、英语10类文献数据进行查询推荐实验,比较4种方法检索结果与用户需求的吻合程度.实验结果表明:该文提出的基于深度神经网络的检索方法,其检索结果的用户个性化需求吻合度高于其他3种方法近10个百分点,对于英语类文献检索结果的个性化需求吻合度,甚至达到了90.2%,这充分说明了该文提出的检索方法和构建的个性化推荐系统有效. 相似文献
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在数字化和网络化环境下,高校图书馆应用书籍推荐系统为用户需求已成为趋势。针对高校图书馆主动式个性化书籍推荐系统进行设计,阐述了系统架构和功能,详细介绍了系统的关键功能。实际应用表明,该系统能够准确定位用户的阅读兴趣领域,有效减少用户查询和检索信息的时间,从而为用户提供主动式个性化服务。 相似文献
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提出基于关联的聚类分析方法,挖掘具有相似访问兴趣的用户访问模式,分离不相关的用户模式,并提出基于关联的聚类算法。实验证明,该算法大量减少不相关的用户访问模式,提高个性化推荐质量。为进一步研究个性化推荐技术奠定基础。 相似文献
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在数字化和网络化环境下,高校图书馆应用书籍推荐系统为用户需求已成为趋势.针对高校图书馆主动式个性化书籍推荐系统进行设计,阐述了系统架构和功能,详细介绍了系统的关键功能.实际应用表明,该系统能够准确定位用户的阅读兴趣领域,有效减少用户查询和检索信息的时间,从而为用户提供主动武个性化服务. 相似文献
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《河北北方学院学报(自然科学版)》2021,37(7)
传统的乡村旅游路线规划方法是在乡村景观共有发展的前提下进行统一规划,忽略了乡村景观因子的分异性,对游客满意度造成了直接影响。为此,研究设计了基于景观基因的乡村旅游游览路线个性化规划方法。首先基于景观因子的集中性、多样性特点,分析乡村区域的旅游开发条件,进而通过梳理乡村旅游景观因子信息链提高个性化规划的逻辑性,最终根据乡村居民对旅游路线游览规划的感知结果,构建基于景观基因的模型,从而实现对路线的个性化规划。根据实验对比结果可知,在游玩时间不断增加的情况下,该方法能够将游客满意度保持在90分以上,证明其实现了设计预期。 相似文献
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协同过滤推荐技术是当前最成功的个性化推荐技术,并且已经广泛应用于个性化推荐系统中。考虑到用户的推荐时间、推荐人数都是影响推荐准确度的重要因素,提出了一种基于蚁群算法的动态协同过滤推荐方法。当系统产生推荐项时,该算法不仅考虑每项的评分,而且考虑每项上信息素强度。实验结果表明,该算法可以显著提高传统过滤推荐系统的推荐质量。 相似文献
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张若冉 《农业图书情报学刊》2017,29(11):10-14
在众多个性化推荐技术中,协同过滤算法作为一种适用范围广、推荐质量高的算法,在电子商务领域得到了广泛应用,近年来被不少学者引入到图书馆个性化推荐的研究中。然而高校图书馆系统与商业系统相比,普遍存在用户信息少、项目评分严重缺失的问题,极大地影响了个性化推荐的准确率。针对以上问题,文章从高校读者属性和行为特征出发,建立用户兴趣模型,将读者阅读兴趣划分为长期兴趣和短期兴趣,基于用户兴趣度优化项目评分矩阵,进行协同过滤图书推荐。 相似文献
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近年来,推荐系统的应用取得了飞速进步。大数据、人工智能技术的出现为农业信息化的加速发展提供了广阔的空间和前景。为提升农业领域内推荐技术的应用,满足农业用户的信息获取需求,对传统协同过滤推荐算法进行了一定的改进,重点体现在融合了K-means算法以及BIRCH算法进行聚类分析,通过搭建HowNet极性词典解决传统协同过滤方法过度依赖用户具体评分的问题,并提出了一种个性化推荐模型,利用相关数据源,进行模型验证。实验结果表明,该模型运行稳定,可以达到精准推荐农业技术信息的目的。 相似文献
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WEB挖掘在农业信息网站个性化服务中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
针对个性化推荐及个性化检索服务,给出了基于WEB挖掘的农业信息网站个性化服务系统框架,对系统中涉及的用户兴趣建模、WEB使用挖掘、WEB内容分类等关键技术进行了讨论。 相似文献
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赵晋芝 《农业图书情报学刊》2012,24(7):48-50
随着智能手机的普及,图书馆需不断拓展移动服务以满足读者的需求,读者个性化移动服务平台是在图书馆移动服务上的探索。该平台基于.net框架,利用C#程序设计语言,设计了基于web service的图书馆掌上应用系统,读者可以利用随时随地的查看借阅情况、超期通知、新书通知、借阅排行和图书推荐以及图书检索等服务功能,特别在图书推荐中增加关联规则数据挖掘,以实现个性化的读者服务。 相似文献
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就业问题是当今社会的重大民生问题,很多待业者不知道如何选择工作,不知道自己的理想工作所要学习的知识有哪些?而图书馆具有信息组织优势、信息管理优势、信息咨询优势和对海量招聘信息分析研究的能力。图书馆可以针对就业的个性化服务,构建基于就业市场导向的馆藏资源组织体系,并运用一些数据挖掘和智能Web算法,为用户推荐最新、最符合当前市场需求的职业技能馆藏资源,帮助用户提升就业能力,还可以提高馆藏资源的利用率,提升图书馆个性化服务水平。 相似文献
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用户兴趣模型是个性化服务系统的一个核心组成部分。为进一步提高模型准确性,提出一种搜集用户多种交互行为,结合隐式反馈技术构建用户兴趣模型的方法。该方法引入时间衰减度和显式反馈技术,使之能对用户兴趣模型进行自适应更新,对实现个性化的信息检索与过滤系统具有较高的参考价值。 相似文献