国内用户兴趣建模研究进展 被引量：12

1

作者 孙雨生 刘伟 +1 位作者 仇蓉蓉 黄传慧 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2013年第5期145-149,165,共6页

介绍了用户兴趣建模内涵及核心研究内容,并从模型表示、用户行为与兴趣数据采集、模型进化、模型评价4方面介绍了国内用户兴趣建模研究进展。

关键词 用户兴趣建模 用户兴趣模型 用户兴趣模型表示 用户兴趣模型进化 用户兴趣模型评价

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基于关系社区发现改进的用户兴趣建模 被引量：4

2

作者 胡吉明 胡昌平 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2013年第7期763-768,共6页

本文着重研究了社会网络环境下的用户关系社区发现及在此基础上的用户兴趣建模问题。在阐述复杂网络中社区发现机理和研究进展的基础上，本文针对社会网络环境下用户兴趣多元化及关系社区小规模化和交叉性等特点，从模块度改进的角度进... 本文着重研究了社会网络环境下的用户关系社区发现及在此基础上的用户兴趣建模问题。在阐述复杂网络中社区发现机理和研究进展的基础上，本文针对社会网络环境下用户兴趣多元化及关系社区小规模化和交叉性等特点，从模块度改进的角度进行关系社区发现算法的改进。进而从社区和个体两个层面进行了用户兴趣模型构建，提出将两者加权融合实现用户整体建模的思路。对比试验表明，基于关系社区的用户建模在在查全率方面具有优越性。 展开更多

关键词 关系社区发现 模块度改进 用户兴趣建模

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个性化服务中用户兴趣建模与更新研究 被引量：21

3

作者 李珊 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2010年第1期67-71,共5页

目的：为了使用户兴趣模型更好地被推荐系统理解，实现个性化服务。方法：引入领域本体，对特征项语义进行扩展，构建电影领域本体。根据信息论思想，改进相似度的计算方法，构建基于本体的用户四元组多兴趣细粒度表示模型和相应更新机... 目的：为了使用户兴趣模型更好地被推荐系统理解，实现个性化服务。方法：引入领域本体，对特征项语义进行扩展，构建电影领域本体。根据信息论思想，改进相似度的计算方法，构建基于本体的用户四元组多兴趣细粒度表示模型和相应更新机制。结果：随着用户欣赏同类电影的数量的不断增加，用户兴趣模型能进行累加学习，推荐的准确性不断提高。当用户的兴趣爱好发生转移时，用户兴趣模型能随着用户兴趣的转移合理地“遗忘”掉用户过去的爱好，而积累用户新近感兴趣的电影主题。结论：实验表明该用户兴趣模型能够准确及时地跟踪用户多种兴趣及其变化，保证用户模型的可靠性。 展开更多

关键词 个性化服务 本体 用户兴趣建模 更新机制

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基于加权语义网和有效信息的个性化用户兴趣建模 被引量：9

4

作者 毛晓星 薛安荣 鞠时光 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第9期3406-3408,3433,共4页

为了提高个性化用户兴趣建模的准确率,对用户建模过程进行了优化。在计算文档相似度时,综合考虑特征词的语义关系以及在文档中的分布情况,引入加权语义网,提高了文档相似度计算精度;在计算兴趣度权值时,引入有效信息的概念及量化方法,... 为了提高个性化用户兴趣建模的准确率,对用户建模过程进行了优化。在计算文档相似度时,综合考虑特征词的语义关系以及在文档中的分布情况,引入加权语义网,提高了文档相似度计算精度;在计算兴趣度权值时,引入有效信息的概念及量化方法,以解决用户兴趣类权值计算过于主观的问题,并提出具体权值算法,提高了权值计算的准确性。实验结果表明,改进的方法在用户兴趣聚类和兴趣类别权值计算的准确率上都较以往方法有较大提高。 展开更多

关键词 个性化 用户兴趣建模 加权语义网 有效信息

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基于用户兴趣三维建模的个性化推荐算法 被引量：7

5

作者 王冰怡 刘杨 +1 位作者 聂长新 田萱 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期65-70,共6页

针对推荐系统中用户的个性化需求,提出一种基于用户兴趣三维建模的个性化推荐算法。通过分析用户行为数据,从兴趣广度、兴趣深度和兴趣时效3个角度分析用户的兴趣构成,对用户兴趣进行三维建模,并在此基础上,逐步添加维度,设计用户之间... 针对推荐系统中用户的个性化需求,提出一种基于用户兴趣三维建模的个性化推荐算法。通过分析用户行为数据,从兴趣广度、兴趣深度和兴趣时效3个角度分析用户的兴趣构成,对用户兴趣进行三维建模,并在此基础上,逐步添加维度,设计用户之间兴趣相似度的三级计算方法。在真实推荐系统数据集上的实验结果表明,用户兴趣三维模型比一维模型、二维模型更能准确地表征用户兴趣,基于用户兴趣三维建模的个性化推荐算法能够提高个性化推荐的准确率。 展开更多

关键词 个性化推荐 用户兴趣三维建模 兴趣广度 兴趣深度 兴趣时效 用户兴趣相似度

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基于用户兴趣模型的信息推送系统研究 被引量：4

6

作者 李志芳 冯秀芳 赵红旗 《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2011年第5期503-505,509,共4页

为了满足民航监管部门对庞大的各类民航信息有效、及时获取的需求,提出了基于多Agent的信息推送系统模型,通过显式和隐式的建模技术构建和完善向量空间模型描述的用户兴趣特征,并据此使用基于内容和向量空间相结合的方法实现信息的过滤... 为了满足民航监管部门对庞大的各类民航信息有效、及时获取的需求,提出了基于多Agent的信息推送系统模型,通过显式和隐式的建模技术构建和完善向量空间模型描述的用户兴趣特征,并据此使用基于内容和向量空间相结合的方法实现信息的过滤和推荐,使系统提供的个性化信息服务尽可能满足用户真正需要。 展开更多

关键词 AGENT 信息推送 用户兴趣建模 向量空间模型 信息过滤

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基于复合关键词向量空间的林产品贸易网站用户兴趣模型 被引量：2

7

作者 王梓 高金萍 陈钊 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2013年第5期154-160,共7页

根据林产品贸易信息的特点,利用一种复合关键词向量空间模型来表示林产品贸易信息网站的用户兴趣模型:向量空间中的每一个复合关键词包括供求分类、林产品名称和产地三个关键词以及林产品的规格、价格范围和公司名称集合等信息,每一个... 根据林产品贸易信息的特点,利用一种复合关键词向量空间模型来表示林产品贸易信息网站的用户兴趣模型:向量空间中的每一个复合关键词包括供求分类、林产品名称和产地三个关键词以及林产品的规格、价格范围和公司名称集合等信息,每一个复合关键词均拥有一个用户的感兴趣度值。利用用户的浏览、注册、发布信息等行为以及引入兴趣度值的遗忘因子,为用户兴趣模型提供了学习和更新方法。通过引入用户的短期兴趣集合,使得兴趣模型得以体现用户的长期兴趣和短期兴趣。最后,基于此用户兴趣模型给出了基于内容的推荐算法,并通过对比实验阐明了其优势。 展开更多

关键词 林产品 贸易信息网站 用户兴趣建模 复合关键词 向量空间模型

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基于基尼系数的用户兴趣分布模式度量方法 被引量：1

8

作者 花青松 刘海峰 胡铮 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第22期39-42,共4页

目前关于用户兴趣方面的研究大多数是根据用户兴趣的相似性划分用户群,缺乏对用户兴趣分布模式的度量。为此,提出一种用户兴趣分布模式度量方法。根据向量空间模型进行用户兴趣建模,利用基尼系数和洛伦茨曲线划分用户兴趣分布模式。Movi... 目前关于用户兴趣方面的研究大多数是根据用户兴趣的相似性划分用户群,缺乏对用户兴趣分布模式的度量。为此,提出一种用户兴趣分布模式度量方法。根据向量空间模型进行用户兴趣建模,利用基尼系数和洛伦茨曲线划分用户兴趣分布模式。Movielens数据集上的实验结果验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 用户兴趣分布模式 基尼系数 洛伦茨曲线 用户兴趣建模 向量空间模型 分布集中度

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一种基于用户兴趣的微博实体链接方法 被引量：1

9

作者 宋俊 李禹恒 +2 位作者 黄宇 陈昊 付琨 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第7期2079-2082,共4页

针对微博内容较短、歧义较大的问题,利用概率主题模型对用户的兴趣进行建模,提出了一种基于用户兴趣的微博实体链接方法。具体地,利用现有的主题模型从知识库的大量数据中训练实体与上下文词汇的语义关联,提出用户兴趣主题模型来建模用... 针对微博内容较短、歧义较大的问题,利用概率主题模型对用户的兴趣进行建模,提出了一种基于用户兴趣的微博实体链接方法。具体地,利用现有的主题模型从知识库的大量数据中训练实体与上下文词汇的语义关联,提出用户兴趣主题模型来建模用户对实体的兴趣以及微博的语义,并完成实体链接的任务。此外,在真实数据集上进行了大量实验和分析,取得了87.6%的实体链接准确率,实验结果表明,与现有方法相比,该方法通过用户兴趣的建模更好地刻画了微博的语义,因而也取得了更高的实体链接准确率。 展开更多

关键词 自然语言理解 实体链接 实体消歧 概率主题模型 用户兴趣建模

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基于DeepFM的深度兴趣因子分解机网络 被引量：7

10

作者 王瑞平 贾真 +2 位作者 刘畅 陈泽威 李天瑞 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第1期226-232,共7页

推荐系统能够根据用户的喜好从海量信息中筛选出其可能感兴趣的信息并进行排序展示。随着深度学习在多个研究领域取得了良好的效果,其也开始应用于推荐系统。目前基于深度学习的推荐排序算法常采用Embedding&MLP模式,只能获得高阶... 推荐系统能够根据用户的喜好从海量信息中筛选出其可能感兴趣的信息并进行排序展示。随着深度学习在多个研究领域取得了良好的效果,其也开始应用于推荐系统。目前基于深度学习的推荐排序算法常采用Embedding&MLP模式,只能获得高阶的特征交互。为了解决该问题,DeepFM在上述模式中加入了因子分解机(Factorization Machine,FM),能够实现端到端的低阶与高阶特征交互学习,但其缺乏用户兴趣多样性的表示。鉴于此,通过将多头注意力机制引入DeepFM,提出了深度兴趣因子分解机网络(Deep Interest Factorization Machine Network,DIFMN)。DIFMN能够根据待推荐的不同物品自适应地学习用户表示,展示用户兴趣的多样性。此外,该模型根据用户历史行为的种类添加了喜好表征,从而不仅能够应用于只记录用户爱好的历史行为的任务,还可以处理同时记录用户喜欢与不喜欢的历史行为的任务。采用tensorflow-gpu进行算法的实现,在Amazon(Electronics)和movieLen-20m两个公开数据集上进行对比测试,实验表明所提算法相比DeepFM分别有17.70%和35.24%的RelaImpr提升,验证了其可行性与有效性。 展开更多

关键词 推荐算法 DeepFM 多头注意力机制 深度学习 CTR预测 用户兴趣建模

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用户饮食偏好挖掘及应用研究 被引量：7

11

作者 岳子静 张颖怡 章成志 《图书情报知识》 CSSCI 北大核心 2019年第3期81-90,共10页

[目的/意义]饮食是人类生存和发展的基本条件之一。挖掘用户的饮食偏好,能够解释不同用户在饮食习惯上的差异。用户饮食偏好挖掘方法的提出,能够拓宽饮食研究的路线。[研究设计/方法]以'大众点评'网站上的用户评论为数据源,结... [目的/意义]饮食是人类生存和发展的基本条件之一。挖掘用户的饮食偏好,能够解释不同用户在饮食习惯上的差异。用户饮食偏好挖掘方法的提出,能够拓宽饮食研究的路线。[研究设计/方法]以'大众点评'网站上的用户评论为数据源,结合情感分析,利用基于关键词的向量空间模型方法构建用户饮食偏好模型,在此基础上为网络用户推荐餐馆信息;并提出一种用户饮食偏好模型的评价方法以评估模型构建的效果。[结论/发现]基于用户近期评论内容构建的饮食兴趣模型能够预测用户未来的饮食偏好。根据用户饮食偏好进行餐馆推荐,可在一定程度上为用户提供感兴趣、高质量的餐馆信息,满足用户个性化的饮食需求。[创新/价值]从情感分析的角度,基于用户生成内容挖掘用户饮食偏好,以满足用户的个性化饮食需求;提出的用户兴趣模型评价方法能够有效分析模型的有效性。 展开更多

关键词 饮食偏好挖掘 评论挖掘 情感分析 用户兴趣建模 信息推荐

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区块链赋能的智能知识服务框架与机制研究

12

作者 孙雨生 刘涛 徐优美 《出版科学》 CSSCI 北大核心 2024年第1期19-29,共11页

遵循开放协同创新思想及业态多元化、平台去中心化、资源一体化理念,揭示区块链赋能的智能知识服务总体框架及运行机制。总体框架静态描述构成要素及要素间关系,依托应用服务、开放接口、业务逻辑、数据逻辑、技术基础等要素协同构建智... 遵循开放协同创新思想及业态多元化、平台去中心化、资源一体化理念,揭示区块链赋能的智能知识服务总体框架及运行机制。总体框架静态描述构成要素及要素间关系,依托应用服务、开放接口、业务逻辑、数据逻辑、技术基础等要素协同构建智能知识服务生态体系;运行机制动态描述面向用户、服务、资源协同的宏微观智能知识服务运行流程,宏观协同用户、服务、资源管理机制提供嵌入式智能知识服务,微观提供区块链赋能的用户兴趣建模、知识服务提供、知识资源管理机制。 展开更多

关键词 区块链 智能知识服务 用户兴趣建模 知识服务机制 知识资源管理

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国内电子商务个性化推荐研究进展:核心技术 被引量：10

13

作者 孙雨生 张晨 +1 位作者 任洁 朱礼军 《现代情报》 CSSCI 北大核心 2017年第4期151-157,共7页

本文从用户兴趣建模、推荐机制、信息资源管理三方面阐述了国内电子商务个性化推荐研究进展:用户兴趣建模研究用户兴趣模型表示、初始化、进化;推荐机制按实现方式分协同过滤推荐、基于内容推荐、基于规则推荐、基于知识推荐、基于效用... 本文从用户兴趣建模、推荐机制、信息资源管理三方面阐述了国内电子商务个性化推荐研究进展:用户兴趣建模研究用户兴趣模型表示、初始化、进化;推荐机制按实现方式分协同过滤推荐、基于内容推荐、基于规则推荐、基于知识推荐、基于效用推荐、基于人口统计推荐、混合推荐;信息资源管理研究集中在数据挖掘和存储。 展开更多

关键词 电子商务 个性化推荐 研究进展 用户兴趣建模 推荐机制

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基于深度学习的新闻推荐算法研究综述 被引量：25

14

作者 田萱 丁琪 +1 位作者 廖子慧 孙国栋 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2021年第6期971-998,共28页

新闻推荐(NR)可以有效缓解新闻信息过载,是当今人们获取新闻资讯的重要方式,而深度学习(DL)成为近年来促进新闻推荐发展的主流技术,使新闻推荐的效果得到显著提升,受到研究者们的广泛关注。主要对基于深度学习的新闻推荐方法研究现状进... 新闻推荐(NR)可以有效缓解新闻信息过载,是当今人们获取新闻资讯的重要方式,而深度学习(DL)成为近年来促进新闻推荐发展的主流技术,使新闻推荐的效果得到显著提升,受到研究者们的广泛关注。主要对基于深度学习的新闻推荐方法研究现状进行分类梳理和分析归纳。根据对新闻推荐的核心对象——用户和新闻的建模思路不同,将基于深度学习的新闻推荐方法分为“两段式”方法、“融合式”方法和“协同式”方法三类。在每类方法中,根据建模过程中的具体子任务或基于的数据组织结构进行更进一步细分,对代表性模型进行分析介绍,评价其优点和局限性等,并详细总结每类方法的特点和优缺点。另外还介绍了新闻推荐中常用数据集、基线算法和性能评价指标,最后分析展望了该领域未来可能的研究方向及发展趋势。 展开更多

关键词 新闻推荐(NR) 深度学习(DL) 用户兴趣建模 新闻建模

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国内基于大数据的个性化服务研究进展:核心内容 被引量：3

15

作者 孙雨生 于凡 +1 位作者 郝丽静 朱礼军 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2017年第10期166-171,187,共7页

[目的/意义]从用户兴趣建模、服务模式、信息资源管理三方面阐述国内基于大数据的个性化服务核心内容研究进展,以揭示其全貌,提升大数据时代信息服务质量与资源配置效率。[方法/过程]运用内容分析法,归纳总结168篇文献内容得出基于大数... [目的/意义]从用户兴趣建模、服务模式、信息资源管理三方面阐述国内基于大数据的个性化服务核心内容研究进展,以揭示其全貌,提升大数据时代信息服务质量与资源配置效率。[方法/过程]运用内容分析法,归纳总结168篇文献内容得出基于大数据的个性化服务核心内容及其研究进展。[结果/结论]用户兴趣建模包括模型表示、模型初始化、模型进化,其中,模型初始化核心是数据采集及处理;服务模式包括个性化定制、个性化推送、个性化检索、个性化推荐;信息资源管理包括数据采集、数据处理、数据存储、数据分析、数据安全,其中,数据采集核心是数据来源及类型、采集方式及原则,数据安全核心是威胁来源及对策。 展开更多

关键词 大数据 个性化服务 研究进展 用户兴趣建模 数据安全

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基于图神经网络的视频推荐系统 被引量：2

16

作者 高宸 李勇 金德鹏 《中兴通讯技术》 2021年第1期27-32,共6页

提出了一种基于图神经网络的视频推荐模型,将用户的视频观看序列型行为建模为图结构,用结点代表用户与视频,用边代表行为,引入两种类型的向量传播方法分别对用户的长期兴趣与短时兴趣进行建模。其中,通过用户结点与视频结点的双向传播... 提出了一种基于图神经网络的视频推荐模型,将用户的视频观看序列型行为建模为图结构,用结点代表用户与视频,用边代表行为,引入两种类型的向量传播方法分别对用户的长期兴趣与短时兴趣进行建模。其中,通过用户结点与视频结点的双向传播刻画长期兴趣,借助视频结点切换关系的单向传播刻画短时兴趣,并通过多层向量传播实现对图上高阶邻接信息的捕捉。在一个真实世界的视频网站观看数据集上的实验表明,提出的方法与现有最佳方法相比,其推荐精准度得到了有效提升。进一步的实验表明,该方法能够有效缓解数据稀疏性的问题。 展开更多

关键词 视频推荐系统 用户兴趣建模 图神经网络 深度学习

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国内基于大数据的信息推荐研究进展:核心内容 被引量：10

17

作者 孙雨生 朱金宏 李亚奇 《现代情报》 CSSCI 2020年第8期156-165,共10页

[目的/意义]从用户兴趣建模、推荐机制、信息资源管理3方面阐述国内基于大数据的信息推荐核心内容研究进展。[方法/过程]文章用内容分析法归纳了263篇文献内容,从用户兴趣建模、推荐机制、信息资源管理3方面阐述了国内基于大数据的信息... [目的/意义]从用户兴趣建模、推荐机制、信息资源管理3方面阐述国内基于大数据的信息推荐核心内容研究进展。[方法/过程]文章用内容分析法归纳了263篇文献内容,从用户兴趣建模、推荐机制、信息资源管理3方面阐述了国内基于大数据的信息推荐核心内容研究进展。[结果/结论]基于大数据的用户兴趣建模主要结合大数据技术改进传统用户兴趣建模,包括模型表示、模型初始化和模型进化;基于大数据的推荐机制主要改进、混合传统推荐机制并优化推荐结果;基于大数据的信息资源管理包括数据采集、数据挖掘、数据表示、数据存储和数据更新。 展开更多

关键词 大数据 信息推荐 用户兴趣建模 信息资源管理 个性化

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