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结合本体与社会化标签的用户动态兴趣建模研究被引量：8: 1; 作者李媛媛李旭晖《情报学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2020年第4期436-449,共14页; 以博客、即时通讯、社会网络、社群共享、社会化标注等为代表的Web 2.0应用技术,使用户、信息、资源构成关系紧密的web网络。目前将本体应用到社会化标签用户动态兴趣的研究资料极为稀少,尚无法满足平台对用户兴趣精准把控的需求。本研... 展开更多; 关键词本体社会化标签兴趣模型用户动态兴趣; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于背景和内容的微博用户兴趣挖掘被引量：27: 2; 作者仲兆满管燕 +1 位作者胡云李存华《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第2期278-291,共14页; 微博用户兴趣挖掘是个性化推荐、社群划分的基础工作.在深入分析微博网络特点的基础上,给出了能够揭示微博网络多模性的描述模型,对面向微博网络的后续研究具有参考价值.根据微博网络的特点,提出了基于背景的用户静态兴趣表示及挖掘方法... 展开更多; 关键词微博网络用户兴趣表示用户静态兴趣用户动态兴趣用户兴趣挖掘用户兴趣相似度计算; 在线阅读下载PDF 职称材料

融合行为交互图的兴趣感知新闻推荐算法: 3; 作者袁嘉栋潘善亮 +1 位作者张元园袁嘉霁《高技术通讯》 CAS 2023年第4期379-389,共11页; 个性化新闻推荐的关键是候选新闻和用户兴趣的精准匹配,现有基于顺序模型的方法通过建模行为序列的单向交互仅能捕获单一的用户兴趣,而基于图的方法通常忽略了用户行为序列内部的高阶转换关系。针对上述问题,提出了融合行为交互图的兴... 展开更多; 关键词个性化新闻推荐用户动态兴趣知识图谱有向交互图门控图神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于会话推荐的动态层次意图建模: 4; 作者张梦菲郭诚 +4 位作者潘茂金佳琪辛增卫方金云陈树肖《高技术通讯》 CAS 2022年第4期367-378,共12页; 为解决当前基于会话的推荐系统方法在建模用户偏好时存在拍取的用户兴趣表示单一、静态问题,提出了一种动态层次意图学习网络。该网络同时考虑用户的多层意图和动态序列行为,设计了动态卷积神经网络和兴趣聚集门2个模块,并在每层抽取用... 展开更多; 关键词基于会话的推荐系统推荐系统层次性意图动态用户兴趣动态卷积; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名结合本体与社会化标签的用户动态兴趣建模研究被引量：8: 1; 作者李媛媛李旭晖; 机构武汉大学信息管理学院; 出处《情报学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2020年第4期436-449,共14页; 基金国家自然科学基金重大研究计划“大数据驱动的管理与决策研究”重点支持项目“基于知识关联的金融大数据价值分析、发现及协同创造机制”(91646206) 教育部人文社会科学重点研究基地重大项目“大数据资源的语义表示与组织研究——面向文化遗产领域”(16JJD870002)。; 文摘以博客、即时通讯、社会网络、社群共享、社会化标注等为代表的Web 2.0应用技术,使用户、信息、资源构成关系紧密的web网络。目前将本体应用到社会化标签用户动态兴趣的研究资料极为稀少,尚无法满足平台对用户兴趣精准把控的需求。本研究从此角度出发,探讨兴趣模型的构建方法。在《中国分类主题词表》和《中国图书馆分类法》对词语的约束规则和关系定义的基础上,构建豆瓣读书用户的兴趣标签本体;并根据再现率、覆盖度、热度率指标对标签的兴趣强度、稳定性进行预测实验,确定兴趣的表示形式,以此构建初始兴趣模型,并提出相应的兴趣节点更新流程。本研究提出的基于本体的用户兴趣模型及更新流程在用户兴趣表示的深度及广度上有了一定程度的提升,在标签资源推荐、检索等实践应用上其适用性更强。; 关键词本体社会化标签兴趣模型用户动态兴趣; Keywords ontology folksonomy interest model users dynamic interests; 分类号 TP391.3 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于背景和内容的微博用户兴趣挖掘被引量：27: 2; 作者仲兆满管燕胡云李存华; 机构淮海工学院计算机工程学院江苏金鸽网络科技有限公司软件研发中心; 出处《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第2期278-291,共14页; 基金国家自然科学基金(61403156) 江苏省科技厅产学研前瞻性联合研究基金(BY2015048-02)~~; 文摘微博用户兴趣挖掘是个性化推荐、社群划分的基础工作.在深入分析微博网络特点的基础上,给出了能够揭示微博网络多模性的描述模型,对面向微博网络的后续研究具有参考价值.根据微博网络的特点,提出了基于背景的用户静态兴趣表示及挖掘方法,以及基于微博的用户动态兴趣表示和挖掘方法.针对微博网络中缺少背景信息、发表微博很少的大量不活跃用户,提出了基于关注的用户兴趣挖掘方法.以新浪微博为例,选取了时尚、企业管理、教育、军事、文化这5个领域进行用户兴趣挖掘及相似度计算的实验分析和比较,结果表明,与主流的兴趣挖掘方法相比,该微博用户兴趣的表示和挖掘方法可以有效地改善微博用户兴趣挖掘的效果.; 关键词微博网络用户兴趣表示用户静态兴趣用户动态兴趣用户兴趣挖掘用户兴趣相似度计算; Keywords microblog network user interest representation user static interest user dynamic interest user interest mining user interest similarity calculation; 分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名融合行为交互图的兴趣感知新闻推荐算法: 3; 作者袁嘉栋潘善亮张元园袁嘉霁; 机构宁波大学信息科学与工程学院中北大学仪器与电子学院广州大学网络空间安全学院; 出处《高技术通讯》 CAS 2023年第4期379-389,共11页; 基金浙江省公益性技术应用研究计划(2017C33001)资助项目。; 文摘个性化新闻推荐的关键是候选新闻和用户兴趣的精准匹配,现有基于顺序模型的方法通过建模行为序列的单向交互仅能捕获单一的用户兴趣,而基于图的方法通常忽略了用户行为序列内部的高阶转换关系。针对上述问题,提出了融合行为交互图的兴趣感知新闻推荐模型,以全局和局部的角度建模用户动态兴趣。该模型结合知识图谱和深度预训练网络以多视图学习方式提取新闻深层语义信息,采用融合上下文位置信息的线性自注意力机制捕获局部用户兴趣。此外,将用户行为序列构建为有向交互图,使用门控图神经网络递归地聚合邻域信息捕获序列间的高阶转换关系,从而挖掘全局用户兴趣。在2个公开数据集上的实验结果表明,本文提出的模型在各个指标上均优于基线模型,并且有效提高了新闻推荐效果。; 关键词个性化新闻推荐用户动态兴趣知识图谱有向交互图门控图神经网络; Keywords personalized news recommendation user dynamic interest knowledge graph directed interaction graph gated graph sequence neural network; 分类号 TP391.3 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于会话推荐的动态层次意图建模: 4; 作者张梦菲郭诚潘茂金佳琪辛增卫方金云陈树肖; 机构中国科学院计算技术研究所中国科学院大学国防大学联合作战学院; 出处《高技术通讯》 CAS 2022年第4期367-378,共12页; 基金国家重点研发计划(2018YFB0904503) 北京市科技计划(E031150)资助项目。; 文摘为解决当前基于会话的推荐系统方法在建模用户偏好时存在拍取的用户兴趣表示单一、静态问题,提出了一种动态层次意图学习网络。该网络同时考虑用户的多层意图和动态序列行为,设计了动态卷积神经网络和兴趣聚集门2个模块,并在每层抽取用户的特定粒度意图。此外还提出一个层级意图上下位损失函数,来约束用户意图的层次性。最后使用融合多种粒度的意图会话表示进行推荐。在3个真实数据集上的大量实验表明,模型在准确性和多样性上同时优于其他基于会话的推荐方法。; 关键词基于会话的推荐系统推荐系统层次性意图动态用户兴趣动态卷积; Keywords session-based recommender system recommender system hierarchical intention dynamic user interest dynamic convolution; 分类号 TP391.3 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	结合本体与社会化标签的用户动态兴趣建模研究	李媛媛李旭晖	《情报学报》 CSSCI CSCD 北大核心	2020	8	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于背景和内容的微博用户兴趣挖掘	仲兆满管燕胡云李存华	《软件学报》 EI CSCD 北大核心	2017	27	在线阅读下载PDF 职称材料
3	融合行为交互图的兴趣感知新闻推荐算法	袁嘉栋潘善亮张元园袁嘉霁	《高技术通讯》 CAS	2023	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于会话推荐的动态层次意图建模	张梦菲郭诚潘茂金佳琪辛增卫方金云陈树肖	《高技术通讯》 CAS	2022	0	在线阅读下载PDF 职称材料