分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间： 2017-12-05 合作期刊: 《数据分析与知识发现》
摘要： 【目的】构建社会化电子商务环境下基于标签的个性化商品推荐模型。【方法】综合考虑用户使用标签的 频率和时间因素计算用户的兴趣偏好; 基于标签层次特征和电子商务网站中关于商品特征的检索条件, 构建某 一主题商务社区中商品本体; 利用本体规范化用户标签语义, 并对商品进行分类; 寻找含有用户偏好的类簇, 计 算该类簇中商品与用户偏好商品的相似度, 将用户未标注过的商品与用户偏好相似度高的商品推荐给用户。 【结果】从翻东西网站上随机选取 200 个活跃用户关于热门商品的标注信息进行分析, 验证该模型的有效性。【局 限】在计算用户兴趣偏好时, 只考虑用户使用标签的频率和时间因素, 未考虑其他因素。【结论】该模型相对于 利用标签进行协同过滤推荐方法具有较优的效果, 计算时间和空间复杂度更小。
分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间： 2017-11-30 合作期刊: 《数据分析与知识发现》
摘要： 【目的】构建社会化电子商务环境下基于标签的个性化商品推荐模型。【方法】综合考虑用户使用标签的 频率和时间因素计算用户的兴趣偏好; 基于标签层次特征和电子商务网站中关于商品特征的检索条件, 构建某 一主题商务社区中商品本体; 利用本体规范化用户标签语义, 并对商品进行分类; 寻找含有用户偏好的类簇, 计 算该类簇中商品与用户偏好商品的相似度, 将用户未标注过的商品与用户偏好相似度高的商品推荐给用户。 【结果】从翻东西网站上随机选取 200 个活跃用户关于热门商品的标注信息进行分析, 验证该模型的有效性。【局 限】在计算用户兴趣偏好时, 只考虑用户使用标签的频率和时间因素, 未考虑其他因素。【结论】该模型相对于 利用标签进行协同过滤推荐方法具有较优的效果, 计算时间和空间复杂度更小。
分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间： 2023-04-01 合作期刊: 《图书情报工作》
摘要： [目的/意义] 识别专家专长有助于发现具有相同或相近研究方向的研究者，对开展细粒度的专家评价与分析具有重要意义。[方法/过程] 基于学术论文关键词构建专长种子词典，采用语义相似度计算对词典进行扩展与对齐；融合专长术语被引频次、作者贡献率与专长术语逆文档频率，提出专家专长术语的被引-逆文档权重计算方法；结合专长权重得分及排名，识别专家的代表性研究专长，并进行专家评价与分析。[结果/结论] 经实验验证，本研究提出的专家专长识别方法能够客观地反映专家专长的影响力，同时在细粒度专家评估、专家推荐以及学科热点分析等相关领域具有一定的实践参考价值。
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