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内容平台个性化推荐合理性:构念与效应 被引量：5
1
作者 李桂华 王曼旌 《现代情报》 北大核心 2025年第3期10-24,共15页
[目的/意义]个性化推荐已经被广泛运用于各大内容平台的商业化发展之中,用户对其的认知亦愈加深刻。现有研究虽然已经出现大量基于用户角度的推荐算法评价研究,但从道德维度对个性化推荐算法的评价研究匮乏。因此,本文聚焦道德维度,探... [目的/意义]个性化推荐已经被广泛运用于各大内容平台的商业化发展之中,用户对其的认知亦愈加深刻。现有研究虽然已经出现大量基于用户角度的推荐算法评价研究,但从道德维度对个性化推荐算法的评价研究匮乏。因此,本文聚焦道德维度,探讨内容平台个性化推荐的合理性及其对用户持续使用意愿的影响,以填补这一研究空白。[方法/过程]本研究从用户和公共利益角度出发,运用规范分析法提出了内容平台个性化推荐合理性这一新概念及其3个维度:技术合理性、内容合理性和伦理合理性,基于文献梳理提炼可操作化指标,构建量表,并依托期望确认理论模型建立推荐合理性对用户持续使用意愿的影响模型,通过实证方法探究其作用机制。[结果/结论]结果显示,新开发的内容平台个性化推荐合理性量表具有很高的信度和效度,且个性化推荐合理性对用户持续使用意愿存在显著的正向影响。 展开更多
关键词 内容平台 个性化推荐 合理性 用户满意度 持续使用意愿
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个性化推荐信息来源对感知企业道德的影响
2
作者 宋晓兵 何夏楠 《商业经济与管理》 北大核心 2025年第4期24-39,共16页
企业利用人工智能技术可以实现跨平台的精准推荐,然而当消费者认为企业对其信息的使用违反隐私契约时,往往会产生更负面的道德评价并抵制企业。文章基于社会契约理论,运用二手数据分析和实验方法检验了个性化推荐信息来源(同平台vs.跨平... 企业利用人工智能技术可以实现跨平台的精准推荐,然而当消费者认为企业对其信息的使用违反隐私契约时,往往会产生更负面的道德评价并抵制企业。文章基于社会契约理论,运用二手数据分析和实验方法检验了个性化推荐信息来源(同平台vs.跨平台)对感知企业道德的影响机理,揭示了隐私担忧的中介变量作用,以及机理解释的调节变量作用。结果表明,与同平台推荐相比,消费者认为跨平台推荐会引起更高的隐私担忧,并由此产生更低的感知企业道德;当企业提供对其推荐过程进行详细的机理解释时,该负面道德感知将消失。文章在人工智能时代拓展了现有感知企业道德和社会契约理论的研究,并为采用跨平台个性化推荐企业的营销沟通与服务补救策略提供借鉴。 展开更多
关键词 人工智能 个性化推荐 感知企业道德 隐私担忧
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基于游戏化设计的个性化推荐用户算法素养启发模式
3
作者 刘静 白芳睿 吴丹 《图书馆论坛》 北大核心 2025年第7期121-131,共11页
算法作为人工智能的支撑性技术已被广泛应用于人们的生活中,对个体理解、认知算法的能力提出了新的要求。个性化推荐是算法应用的重要情境之一,深度解剖和挖掘人们构建算法认知的过程,对提升算法素养具有重要意义。文章面向算法素养设... 算法作为人工智能的支撑性技术已被广泛应用于人们的生活中,对个体理解、认知算法的能力提出了新的要求。个性化推荐是算法应用的重要情境之一,深度解剖和挖掘人们构建算法认知的过程,对提升算法素养具有重要意义。文章面向算法素养设计启发式情境游戏并开展用户实验,采集30名用户体验游戏的过程信息和反馈数据,在系统聚类的基础上采用归纳内容分析法对质性数据进行内容编码,识别了用户感知和理解算法的三种启发模式。在情境信息探索模式下,用户善于探索和挖掘页面中与算法相关的信息线索并获得启发,形成对算法的全面理解;在情境信息锁定模式下,用户更多基于个人知识经验积累,快速锁定与算法相关的核心信息以获得启发;在情境信息综合模式下,用户兼具探索和锁定的双重特点,善于将游戏经历与现实结合,进而启发现实生活。文章针对不同启发模式下用户的特点提出不同的算法素养启发策略。 展开更多
关键词 算法素养 游戏化 启发模式 个性化推荐
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面向基于知识图谱个性化推荐的诱导信息识别
4
作者 倪文锴 彭舒凡 杜彦辉 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第7期2538-2552,共15页
互联网信息服务算法推荐管理,是构建智能信息时代国家互联网治理体系的重要手段。个性化推荐算法是互联网信息服务算法推荐的重要技术之一,知识图谱在个性化推荐算法中有广泛应用,同时知识图谱和推荐算法容易受到攻击者的数据投毒攻击,... 互联网信息服务算法推荐管理,是构建智能信息时代国家互联网治理体系的重要手段。个性化推荐算法是互联网信息服务算法推荐的重要技术之一,知识图谱在个性化推荐算法中有广泛应用,同时知识图谱和推荐算法容易受到攻击者的数据投毒攻击,进而影响推荐结果,造成诱导信息传播。当前,针对此类诱导信息识别缺少有效的模型,基于此开展诱导信息识别模型研究,在对用户历史行为记录及用户偏好的演化过程进行分析的基础上,研究基于用户兴趣与群体感知的诱导信息检测方法,对相似用户群体历史偏好进行群体偏好建模,对具有共性特征的群体内异常曝光的信息进行离群点分析,构建集node2vec-side物品表示、高斯混合模型(GMM)群体划分和LUNAR异常检测的诱导信息识别模型NGL,从用户偏好变化与推荐结果演变推理实现诱导信息识别。在RippleNet和MKR推荐系统上进行诱导信息识别实验,结果表明:NGL模型优于现有的异常检测模型。 展开更多
关键词 诱导传播 知识图谱 异常检测 群体划分 个性化推荐
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基于元学习个性化推荐研究综述 被引量：6
5
作者 吴国栋 刘旭旭 +2 位作者 毕海娇 范维成 涂立静 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2024年第2期338-352,共15页
推荐系统作为缓解“信息过载”的工具,为用户过滤冗余信息并提供个性化服务,近年来得到了广泛应用。然而,实际推荐场景中,通常存在冷启动与不同推荐算法难以根据实际环境自适应选择等问题。元学习因其具有基于少量训练样本快速学会新知... 推荐系统作为缓解“信息过载”的工具,为用户过滤冗余信息并提供个性化服务,近年来得到了广泛应用。然而,实际推荐场景中,通常存在冷启动与不同推荐算法难以根据实际环境自适应选择等问题。元学习因其具有基于少量训练样本快速学会新知识和技能的优点,被越来越多地应用于推荐系统相关研究中。对现有基于元学习技术缓解推荐系统冷启动问题以及自适应推荐问题的主要研究进行探讨。首先,分析了基于元学习推荐在上述2个方面已取得的相关研究进展;然后,指出了现有元学习推荐研究存在难以适应复杂任务分布、计算代价高和容易陷入局部最优等问题;最后,对元学习在推荐系统领域的一些最新研究方向进行了展望。 展开更多
关键词 元学习 个性化推荐 冷启动 自适应算法选择
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电商直播平台个性化推荐、用户感知价值与消费者购买意愿 被引量：12
6
作者 田冰洁 姚洋 《商业经济研究》 北大核心 2024年第21期70-74,共5页
本文在理论机制分析的基础上,运用问卷调查方法获取研究样本数据,实证探讨电商直播平台个性化推荐对消费者购买意愿的影响效应,以及用户感知价值在其中的作用机理。研究结论表明:电商直播平台个性化推荐对消费者购买意愿具有显著的正向... 本文在理论机制分析的基础上,运用问卷调查方法获取研究样本数据,实证探讨电商直播平台个性化推荐对消费者购买意愿的影响效应,以及用户感知价值在其中的作用机理。研究结论表明:电商直播平台个性化推荐对消费者购买意愿具有显著的正向影响;用户感知价值在个性化推荐对消费者购买意愿的影响过程中发挥显著的正向促进作用;电商直播平台个性化推荐通过用户感知实用价值、享乐价值、价格价值和社交价值间接影响消费者购买意愿。最后,针对电商直播平台改善用户体验和增强消费者购买意愿提出相关管理建议。 展开更多
关键词 直播平台 个性化推荐 感知价值 购买意愿 电子商务
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迈向信任的算法个性化推荐——“一键关闭”的法律反思 被引量：5
7
作者 林嘉 罗寰昕 《编辑之友》 CSSCI 北大核心 2024年第3期79-88,共10页
个性化推荐主要面临威胁人类主体自主性、“信息茧房”与“回音室”效应、大数据“杀熟”方面的质疑。“一键关闭”功能因能够实现隐私个人控制、促进信息自由流通和预防价格歧视而被推崇。然而,用户往往缺少隐私自治能力,个性化推荐造... 个性化推荐主要面临威胁人类主体自主性、“信息茧房”与“回音室”效应、大数据“杀熟”方面的质疑。“一键关闭”功能因能够实现隐私个人控制、促进信息自由流通和预防价格歧视而被推崇。然而,用户往往缺少隐私自治能力,个性化推荐造成群体极化之前首先具有议程凝聚、促进交往的价值,以关闭个性化推荐来解决价格歧视存在目标和手段的错位。“一键关闭”不仅难以符合规制预期,其自身还存在可操作度低和所承载公共价值模糊的弊端。个性化推荐的治理应以算法向善为方向,通过打造以信任为中心的透明可解释、用户交互友好的算法推荐,发挥个性化推荐的公共价值,增进社会福利。 展开更多
关键词 个性化推荐 算法规制 可信算法 隐私个人控制 “信息茧房”
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慢性心力衰竭症状群管理个性化推荐平台的构建及应用 被引量：9
8
作者 佟佳益 王宇 +2 位作者 郑改改 张艳杰 杨巧芳 《护理研究》 北大核心 2024年第12期2202-2207,共6页
目的:开发适用于慢性心力衰竭症状群管理个性化推荐平台,并验证其效果。方法:成立研发小组,构建症状群管理个性化推荐平台的内容模块,包含个人信息中心、症状检索、生活日志、知识学习4个病人应用端模块;用户管理、症状管理、知识库管... 目的:开发适用于慢性心力衰竭症状群管理个性化推荐平台,并验证其效果。方法:成立研发小组,构建症状群管理个性化推荐平台的内容模块,包含个人信息中心、症状检索、生活日志、知识学习4个病人应用端模块;用户管理、症状管理、知识库管理、病区管理4个医护管理端模块。于2022年2月—4月,招募60例慢性心力衰竭病人分为干预组和对照组,各30例。对照组实施常规护理,干预组实施个性化推荐平台的症状管理延续护理,采用心力衰竭症状状态量表(SSQ⁃HF)、明尼苏达生活质量量表(ML⁃HFQ)、心力衰竭自我管理能力量表(SMSHF)、因心血管突发事件再入院情况对平台应用效果进行评价。结果:应用平台进行症状群管理的干预组病人在出院后3个月、6个月的症状状态、自我管理能力、生活质量得分均优于对照组,且再入院率低于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05)。结论:症状群管理个性化推荐平台可满足慢性心力衰竭病人症状管理需求,对提升病人生存质量具有积极作用。 展开更多
关键词 慢性心力衰竭 症状 症状群管理 个性化推荐 护理
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短视频个性化推荐与使用意愿的倒U形关系研究 被引量：4
9
作者 田晓旭 毕新华 +1 位作者 杨一毫 李彩宁 《现代情报》 CSSCI 北大核心 2024年第3期81-92,共12页
[目的/意义]个性化推荐在促进信息系统使用方面具有积极作用,但过度的个性化推荐也会造成用户的隐私忧虑以致降低使用意愿。短视频情境下,个性化推荐与使用意愿之间的具体关系目前还不清楚。[方法/过程]基于隐私计算理论,探索短视频个... [目的/意义]个性化推荐在促进信息系统使用方面具有积极作用,但过度的个性化推荐也会造成用户的隐私忧虑以致降低使用意愿。短视频情境下,个性化推荐与使用意愿之间的具体关系目前还不清楚。[方法/过程]基于隐私计算理论,探索短视频个性化推荐与用户使用意愿之间的非线性关系。划分短视频类型并选取实用型短视频、享乐型短视频和隐私关注作为调节变量。运用层次回归分析的方法,应用Stata软件对假设进行验证。[结果/结论]个性化推荐与短视频使用意愿之间存在倒U形关系;隐私关注对倒U形关系存在显著的调节作用;不同类型短视频对倒U形关系的影响存在差异,且仅有实用型短视频的调节作用得到验证。 展开更多
关键词 短视频 个性化推荐 使用意愿 倒U形 隐私计算理论 短视频类型 隐私关注
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基于标签挖掘的个性化推荐算法 被引量：7
10
作者 时光洋 于万钧 陈颖 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第3期932-939,共8页
基于标签的推荐算法中存在两个主要缺陷,缺乏用户对于标签偏好值的量化,以及不同标签在用户使用中所占权重。为此提出一种从标签角度出发的个性化推荐算法。分析用户历史行为中使用过的标签,根据用户历史行为建立用户的标签兴趣模型,利... 基于标签的推荐算法中存在两个主要缺陷,缺乏用户对于标签偏好值的量化,以及不同标签在用户使用中所占权重。为此提出一种从标签角度出发的个性化推荐算法。分析用户历史行为中使用过的标签,根据用户历史行为建立用户的标签兴趣模型,利用标签兴趣模型计算用户对不同标签的偏好值;统计用户的历史评分记录,计算不同标签所占权重;将两者进行线性组合,得出用户对标签的兴趣度。利用余弦相似度,计算用户偏好相似度,将用户偏好相似度引入到矩阵分解模型中,进行项目评分预测和推荐。实验结果表明,在MovieLens数据集上,该算法相比于传统算法LFM和SVD++在RMSE上分别降低了5.00%和1.41%,在MAE上分别降低了5.07%和1.00%。 展开更多
关键词 推荐系统 标签 偏好相似度 矩阵分解 用户个性化推荐 协同过滤推荐算法 兴趣相似度
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我国数字阅读APP个性化推荐算法透明度实证分析 被引量：3
11
作者 杨菲 唐凡舒 郑凯丽 《国家图书馆学刊》 CSSCI 北大核心 2024年第3期37-48,共12页
个性化推荐算法生成的阅读建议便捷了人们的阅读生活,却也带来认知窄化等问题,因此向公众准确披露算法风险、保障算法透明愈发重要。文章以23款主流数字阅读APP为研究样本,从技术标准、用户感知和规范合规三个维度设计透明度检测要点,... 个性化推荐算法生成的阅读建议便捷了人们的阅读生活,却也带来认知窄化等问题,因此向公众准确披露算法风险、保障算法透明愈发重要。文章以23款主流数字阅读APP为研究样本,从技术标准、用户感知和规范合规三个维度设计透明度检测要点,通过分析相关隐私政策文本及算法功能,评估算法透明度的履行差距。基于此,提出完善算法透明标准体系、推进数字阅读行业自律发展、增设“算法标签”、在算法设计中纳入透明度合规考量等对策。 展开更多
关键词 算法透明 个性化推荐 数字阅读 算法标签
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基于知识图谱的航海信息个性化推荐应用研究 被引量：3
12
作者 崔明月 白晓勇 王清哲 《舰船科学技术》 北大核心 2024年第4期152-157,共6页
随着大数据及人工智能的发展,知识图谱以超强关系表达能力、交互探索式分析方式、智能性知识逻辑体系、高速数据调取速度等突出特点在个性化推荐系统中逐步推广应用。本文对基于知识图谱的航海信息个性化推荐系统进行研究,结合船长和船... 随着大数据及人工智能的发展,知识图谱以超强关系表达能力、交互探索式分析方式、智能性知识逻辑体系、高速数据调取速度等突出特点在个性化推荐系统中逐步推广应用。本文对基于知识图谱的航海信息个性化推荐系统进行研究,结合船长和船员在航海作业时界面浏览、操控频率等习惯性操作,综合分析航海知识图谱构建技术、航海信息元关联技术、个性化推荐挖掘技术,搭建基于动态热力圈的船流量、基于地理位置的热点航海信息、基于进出港操纵下泊位信息分级、基于位置信息库的船舶动态迁徙的专题推荐功能,实现海上-港内-船上全流程航海信息的“一站式获取、按需推送”个性化推荐服务,极大精简了航海作业流程,提升航海作业信息综合应用的智能化水平。 展开更多
关键词 航海信息 知识图谱 个性化推荐 智能化
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航空航天科技科普视频资源个性化推荐方法 被引量：1
13
作者 张晓帆 张传秋 《兵工自动化》 北大核心 2024年第3期21-25,共5页
针对当前航空航天科技科普视频个性化推荐准确率较低的问题,提出一种航空航天科技科普视频资源个性化推荐方法。构建二值函数结合用户科普视频行为数据,实现用户航空航天科技科普兴趣挖掘;利用Ffmpeg提取视频帧,使用关键帧算法,划分航... 针对当前航空航天科技科普视频个性化推荐准确率较低的问题,提出一种航空航天科技科普视频资源个性化推荐方法。构建二值函数结合用户科普视频行为数据,实现用户航空航天科技科普兴趣挖掘;利用Ffmpeg提取视频帧,使用关键帧算法,划分航空航天科技科普视频资源类别;应用协同过滤算法与优化矩阵分解模型,设计科普视频资源个性化推荐算法。构建实验环节,实验结果表明:此方法的视频类型划分准确性较高,且可对用户兴趣进行高精度分析,提升科技科普视频资源个性化推荐准确率。 展开更多
关键词 航空航天科技科普视频 用户兴趣 个性化推荐 个性化服务 聚类挖掘 关键帧提取
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完全冷启动下的个性化推荐算法
14
作者 李剑锋 陈海龙 +1 位作者 翟军 林岩 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第8期2329-2335,共7页
为解决推荐算法中新物品完全冷启动问题,针对数据精准性不足和用户个性化缺失问题,提出一种完全冷启动个性化推荐算法。在运用过滤方法形成精准数据的基础上,引入个性化因子,改变原有物品的相似关联性,推荐依据会随着用户个性化特征而... 为解决推荐算法中新物品完全冷启动问题,针对数据精准性不足和用户个性化缺失问题,提出一种完全冷启动个性化推荐算法。在运用过滤方法形成精准数据的基础上,引入个性化因子,改变原有物品的相似关联性,推荐依据会随着用户个性化特征而有所变动。经过对比分析,发现融入个性化的完全冷启动推荐算法仅查全率基本不变,精确率、假正率和F1值多个评价指标得到提升,此外,P-R曲线、ROC曲线以及提升曲线都说明该算法具有更好的推荐效果。 展开更多
关键词 推荐算法 完全冷启动 个性化推荐 近相邻算法 物品冷启动 过滤方法 数据精准性
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面向微博系统的实时个性化推荐 被引量：53
15
作者 高明 金澈清 +2 位作者 钱卫宁 王晓玲 周傲英 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第4期963-975,共13页
社交网络服务需要响应用户实时、连续、个性化的服务需求.然而,目前多数社交网络服务并未充分考虑用户的个性化服务需求.由于社交网络中海量的数据更新使得提供实时个性化服务成为一项相对艰巨的任务.文中基于LDA主题模型推断微博的主... 社交网络服务需要响应用户实时、连续、个性化的服务需求.然而,目前多数社交网络服务并未充分考虑用户的个性化服务需求.由于社交网络中海量的数据更新使得提供实时个性化服务成为一项相对艰巨的任务.文中基于LDA主题模型推断微博的主题分布和用户的兴趣取向,提出了微博系统上用户感兴趣微博的实时推荐方法,以响应用户实时、连续和个性化的服务请求,在真实数据集上的实验结果验证了文中提出的方法的有效性和高效性. 展开更多
关键词 实时推荐 个性化推荐 LDA 社交网络 微博
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移动商务用户个性化推荐采纳行为影响因素的实证研究 被引量：37
16
作者 王伟军 王阳 +1 位作者 王玉珠 刘凯 《系统管理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2017年第5期816-823,共8页
立足于移动互联网平台,基于TAM2模型理论并对其进行拓展修正,从用户感知角度构建移动用户个性化推荐采纳的理论模型,旨在探讨移动电子商务用户对个性化推荐使用意向的影响因素。通过问卷调查,共收集253份有效问卷,采用SPSS和LISREL软件... 立足于移动互联网平台,基于TAM2模型理论并对其进行拓展修正,从用户感知角度构建移动用户个性化推荐采纳的理论模型,旨在探讨移动电子商务用户对个性化推荐使用意向的影响因素。通过问卷调查,共收集253份有效问卷,采用SPSS和LISREL软件对假设模型进行验证。结果显示,用户创新性、感知有用性对个性化推荐使用意向具有非常显著的正向影响作用,隐私关注负向影响使用意向。对于感知有用性,主观规范、感知个性化和推荐信息质量均具有显著正向影响作用。其中,感知个性化最突出。据此,为移动电商个性化推荐技术的提高与完善提出相关对策与建议。 展开更多
关键词 移动商务 个性化推荐 采纳行为 影响因素
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个性化推荐系统评价方法综述 被引量：134
17
作者 刘建国 周涛 +1 位作者 郭强 汪秉宏 《复杂系统与复杂性科学》 EI CSCD 2009年第3期1-10,共10页
根据推荐系统任务的不同,介绍了不同的准确性度量指标以及各自的优缺点;介绍了准确度之外的其它指标,例如推荐多样性、覆盖率等;指出了目前评价指标存在的缺陷,以及未来可能的改进方向。
关键词 个性化推荐系统 准确率指标 推荐多样性 覆盖率
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个性化推荐算法设计 被引量：140
18
作者 赵亮 胡乃静 张守志 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2002年第8期986-991,共6页
协同过滤技术 (collaborative filtering)目前被成功地应用于个性化推荐系统中 ,但随着系统规模的扩大 ,它的效能逐渐降低 ,针对它的缺点 ,提出了一种高效的个性化推荐算法 ,它包括维数简化和项集相似性计算两个过程 ,这种算法在提高精... 协同过滤技术 (collaborative filtering)目前被成功地应用于个性化推荐系统中 ,但随着系统规模的扩大 ,它的效能逐渐降低 ,针对它的缺点 ,提出了一种高效的个性化推荐算法 ,它包括维数简化和项集相似性计算两个过程 ,这种算法在提高精确性的基础上减少了计算耗费 ,可以较好地解决应用协同过滤技术的推荐系统所存在的稀疏性、扩展性等问题 。 展开更多
关键词 个性化推荐算法 设计 协同过滤 向量空间 单值分解 相似性
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云计算环境下基于协同过滤的个性化推荐机制 被引量：40
19
作者 朱夏 宋爱波 +1 位作者 东方 罗军舟 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2014年第10期2255-2269,共15页
随着云计算时代的到来,应用数据量剧增,个性化推荐技术日趋重要.然而由于云计算的超大规模以及分布式处理架构等特点,将传统的推荐技术直接应用到云计算环境时会面临推荐精度低、推荐时延长以及网络开销大等问题,导致推荐性能急剧下降.... 随着云计算时代的到来,应用数据量剧增,个性化推荐技术日趋重要.然而由于云计算的超大规模以及分布式处理架构等特点,将传统的推荐技术直接应用到云计算环境时会面临推荐精度低、推荐时延长以及网络开销大等问题,导致推荐性能急剧下降.针对上述问题,提出一种云计算环境下基于协同过滤的个性化推荐机制RAC.该机制首先制定分布式评分管理策略,通过定义候选邻居(candidate neighbor,CN)的概念筛选对推荐结果影响较大的项目集,并构建基于分布式存储系统的2个阶段评分索引,保证推荐机制快速准确地定位候选邻居;在此基础上提出基于候选邻居的协同过滤推荐算法(candidate neighbor-based distribited collaborative filtering algorithm,CN-DCFA),在候选邻居中搜索目标用户已评分项目的k近邻,预测目标用户的推荐集top-N.实验结果表明,在云计算环境下RAC拥有良好的推荐精度和推荐效率. 展开更多
关键词 协同过滤 个性化推荐 云计算 候选邻居 分布式评分管理
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基于协同过滤技术的学习资源个性化推荐研究 被引量：48
20
作者 王永固 邱飞岳 +1 位作者 赵建龙 刘晖 《远程教育杂志》 CSSCI 2011年第3期66-71,共6页
e-learning的调查发现,e-learning支持系统中学习资源推荐主要有Top-N和关键词检索两种方式,都无法向学习者个性化地推荐学习资源。受电子商务研究领域中相关研究成果启发,我们尝试将协同过滤推荐技术引入学习资源的个性化推荐研究中。... e-learning的调查发现,e-learning支持系统中学习资源推荐主要有Top-N和关键词检索两种方式,都无法向学习者个性化地推荐学习资源。受电子商务研究领域中相关研究成果启发,我们尝试将协同过滤推荐技术引入学习资源的个性化推荐研究中。通过综述学习资源个性化推荐中三种常用的推荐技术,介绍了协同过滤推荐技术的工作原理、实现方法及存在问题。在此基础上,提出了一个优化的基于协同过滤技术的学习资源个性化推荐系统的理论模型,重点讨论了模型的结构、隐式评分机制和算法的实现,并讨论了个性化学习资源推荐模型中的三个关键技术。以启发e-learning研究人员从不同的层面和角度探索协同过滤技术在e-learning中的应用,提高学习资源个性化推荐的精度和效率。 展开更多
关键词 E-LEARNING 协同过滤技术 学习资源 个性化推荐
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