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基于深度学习的内容推荐算法研究综述 被引量:39
1
作者 刘华玲 马俊 张国祥 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第7期1-12,共12页
推荐系统是学习用户偏好并实现个性化推荐的系统化应用技术,在商品购买、影音推荐、关联阅读等多领域得到了广泛的应用。近年来,随着多源异构数据的激增和深度学习的兴起,传统推荐算法中的表征学习模式逐步被深度学习代替。梳理推荐算... 推荐系统是学习用户偏好并实现个性化推荐的系统化应用技术,在商品购买、影音推荐、关联阅读等多领域得到了广泛的应用。近年来,随着多源异构数据的激增和深度学习的兴起,传统推荐算法中的表征学习模式逐步被深度学习代替。梳理推荐算法的背景和发展趋势,并给出内容推荐的算法思路及其优劣评价,分别介绍多层感知机、自动编码器、卷积神经网络以及循环神经网络等深度学习方法的网络结构和算法优势。从技术应用的视角综述深度学习在内容推荐中的应用现状与研究成果,对不同经典深度推荐算法进行分析与比较。在此基础上,指出深度学习在可解释性、学习效率等方面的不足,并对交叉领域学习、多任务学习、表征学习等未来研究方向进行展望。 展开更多
关键词 推荐系统 表征学习 内容推荐 深度学习 多源异构
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基于标签的个性化旅游推荐 被引量:30
2
作者 李雅美 王昌栋 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第7期547-555,共9页
旅游景点数量庞大,而用户本身旅游次数有限,所以用户旅游数据非常稀疏,进而影响了推荐结果的准确度.为了解决这一问题,从海量游记中提取与旅游景点密切相关的4个因素——地域、时间、主题、类型相关的特征标签,来丰富数据信息.一方面通... 旅游景点数量庞大,而用户本身旅游次数有限,所以用户旅游数据非常稀疏,进而影响了推荐结果的准确度.为了解决这一问题,从海量游记中提取与旅游景点密切相关的4个因素——地域、时间、主题、类型相关的特征标签,来丰富数据信息.一方面通过基于标签内容的方法为用户推荐感兴趣的景点;另一方面,用景点特征标签描述用户兴趣特征,根据用户兴趣标签找到相似用户群,通过协同过滤的方法为用户推荐感兴趣的景点.实验结果表明,基于标签的协同过滤算法较传统的协同过滤算法推荐准确率提高了63.7%,比基于景点热度的推荐算法提高了22.5%;基于标签内容的推荐算法比基于景点热度的推荐算准确率提高了27.6%.进一步,通过线性加权的方式混合两种算法,使两种算法优势互补,从而得到更好的推荐效果.最终使得基于标签的混合算法的准确率,比基于标签的协同过滤算法提高了61.3%,比基于标签内容的推荐算法提高了54.7%.旅游景点推荐准确度的提高,将带来更好的用户体验,使在线旅游网站更加具有竞争力. 展开更多
关键词 推荐系统 个性旅游 数据挖掘 基于标签 协同过滤 基于内容 混合推荐
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贝叶斯网络在用户兴趣模型构建中的研究 被引量:22
3
作者 王庆福 《无线互联科技》 2016年第12期101-102,共2页
用户兴趣模型对于用户画像的刻画至关重要。用户画像是用户在互联网中的身份证,完整地构建用户画像能够相对明确地知晓用户需求,这对于互联网时代提升用户体验非常重要。众所周知,电商购物、新闻视频推荐等众多领域都需要清晰地刻画用... 用户兴趣模型对于用户画像的刻画至关重要。用户画像是用户在互联网中的身份证,完整地构建用户画像能够相对明确地知晓用户需求,这对于互联网时代提升用户体验非常重要。众所周知,电商购物、新闻视频推荐等众多领域都需要清晰地刻画用户画像,根据用户的兴趣定向推荐相关内容。 展开更多
关键词 用户画像 兴趣模型 内容推荐
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基于用户兴趣度量的知识发现服务精准推荐 被引量:20
4
作者 丁梦晓 毕强 +2 位作者 许鹏程 李洁 牟冬梅 《图书情报工作》 CSSCI 北大核心 2019年第3期21-29,共9页
[目的/意义]针对当前知识发现服务中存在的个性化程度不高和推荐效果不佳等问题,提出一种基于用户兴趣度量和内容分析的推荐算法。[方法/过程]文章通过特征词分布、LDA主题分布、引文结构网络三个维度构建学术资源模型,并通过对用户行... [目的/意义]针对当前知识发现服务中存在的个性化程度不高和推荐效果不佳等问题,提出一种基于用户兴趣度量和内容分析的推荐算法。[方法/过程]文章通过特征词分布、LDA主题分布、引文结构网络三个维度构建学术资源模型,并通过对用户行为的度量,计算用户对其浏览学术资源的兴趣度,结合学术资源模型构建用户兴趣模型。将用户兴趣模型与学术资源模型匹配,计算其相似度,得到用户对每条学术资源的兴趣值,最后将兴趣值最高的TOP-N学术资源推荐给用户。[结果/结论]通过实验检验算法的有效性和推荐准确率,结果显示,本文从实时动态度量兴趣的角度,提出的推荐算法能较好地预测用户兴趣,推荐效果显著,为实现发现服务精准推荐提供思路。 展开更多
关键词 用户兴趣 内容分析 发现服务 精准推荐
原文传递
融合内容与协同过滤的混合推荐算法应用研究 被引量:17
5
作者 李雪婷 杨抒 +1 位作者 赛亚热·迪力夏提 赵昀杰 《计算机技术与发展》 2021年第10期24-29,37,共7页
随着大数据时代的到来,海量数据出现在人们眼前。从冗杂的信息中快速获取满足人们个性化需求的数据成为了一个棘手的问题,推荐算法是解决此类问题的有力工具。针对移动电商平台中信息量较大,人们难以快速获得所需信息的问题,提出了一种... 随着大数据时代的到来,海量数据出现在人们眼前。从冗杂的信息中快速获取满足人们个性化需求的数据成为了一个棘手的问题,推荐算法是解决此类问题的有力工具。针对移动电商平台中信息量较大,人们难以快速获得所需信息的问题,提出了一种融合内容与协同过滤的混合推荐算法。该算法先利用基于LFM的协同过滤算法产生推荐结果;当面临向新用户或新物品进行推荐时,再利用基于内容的推荐算法产生推荐结果。采用级联的方式将两种推荐算法进行混合,在一定程度上缓解了用户冷启动问题、物品冷启动问题及数据稀疏问题,克服了单一算法的局限性。实验证明,相较于传统的基于用户和基于物品的推荐算法,该算法能够有效提高推荐结果的准确率、召回率及覆盖率,从而提升推荐质量。 展开更多
关键词 混合推荐 协同过滤 基于内容 冷启动问题 推荐质量
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语义推荐算法研究综述 被引量:13
6
作者 黄震华 张佳雯 +3 位作者 张波 喻剑 向阳 黄德双 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第9期2262-2275,共14页
近年来,语义推荐技术已成为信息服务领域的一个研究热点和重点.与传统的推荐算法相比,语义推荐算法在实时性、鲁棒性和推荐质量等方面具有显著的优势.针对语义推荐算法的国内外研究现状、进展,从四个角度进行归纳和总结,即基于语义的内... 近年来,语义推荐技术已成为信息服务领域的一个研究热点和重点.与传统的推荐算法相比,语义推荐算法在实时性、鲁棒性和推荐质量等方面具有显著的优势.针对语义推荐算法的国内外研究现状、进展,从四个角度进行归纳和总结,即基于语义的内容推荐算法、基于语义的协同过滤推荐算法、基于语义的混合推荐算法以及基于语义的社会化推荐算法,旨在尽可能全面地对语义推荐算法进行细致的介绍与分析,为相关研究人员提供有价值的学术参考.最后,立足于研究现状的分析与把握,对当前语义推荐算法所面临的挑战与发展趋势进行了展望. 展开更多
关键词 语义 推荐算法 内容推荐 协同过滤推荐 混合推荐 社会化推荐
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面向智能教育的自适应学习关键技术与应用 被引量:13
7
作者 陈恩红 刘淇 +5 位作者 王士进 黄振亚 苏喻 丁鹏 马建辉 竺博 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2021年第5期885-898,共14页
本文是关于我们获得2020年度吴文俊人工智能科学技术奖主要工作的一个介绍。该成果针对自适应学习中面临的教学资源表示困难、学习状态诊断困难以及学习策略设计困难等关键技术难题,首先构建数据驱动的教学资源无监督表示新框架,提高了... 本文是关于我们获得2020年度吴文俊人工智能科学技术奖主要工作的一个介绍。该成果针对自适应学习中面临的教学资源表示困难、学习状态诊断困难以及学习策略设计困难等关键技术难题,首先构建数据驱动的教学资源无监督表示新框架,提高了教学资源质量评估和内容检索的精度和效率。其次提出基于深度学习的学习者认知诊断新方法,突破了以量表为基础的教育测量理论研究范式。然后设计基于知识匹配的个性化推荐技术以及多目标匹配的自适应推荐技术,满足了智能教育场景的复杂约束与学习者的多样目标需求。最后,本文成果研发了面向基础教育的智能教育系统——智学网,已在全国推广使用,对我国智能教育发展具有积极意义。 展开更多
关键词 自适应学习 智能教育 教学资源表示 质量评估 内容检索 认知诊断 知识追踪 个性化推荐 自适应推荐 智能教育系统
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基于社区网络内容的个性化推荐算法研究 被引量:12
8
作者 王洁 汤小春 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第4期1248-1250,共3页
针对用户在社区网络中面对海量的信息和资源,如何快速便捷地获得自己感兴趣内容的问题,提出一种基于社区网络内容的个性化推荐算法。在得到相同兴趣用户聚类的基础上,该算法首先通过用户访问日志信息挖掘相似内容推荐项,然后根据用户兴... 针对用户在社区网络中面对海量的信息和资源,如何快速便捷地获得自己感兴趣内容的问题,提出一种基于社区网络内容的个性化推荐算法。在得到相同兴趣用户聚类的基础上,该算法首先通过用户访问日志信息挖掘相似内容推荐项,然后根据用户兴趣挖掘新的内容推荐项。实验结果表明,该算法不仅提高了内容推荐精度,而且扩展了内容覆盖面。 展开更多
关键词 社区网络 用户聚类 内容过滤 个性化推荐
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基于文献内容的图书推荐机制研究 被引量:9
9
作者 张麒麟 姜霖 《图书馆学研究》 CSSCI 北大核心 2018年第1期78-81,17,共5页
每年发布的各种"好书榜单"已经大大超过了普通读者的阅读量,即图书在专家筛选后仍然存在信息过载的问题,需要进一步结合专家意见、群体智慧和个性化需求,构建更准确的基于文献内容的阅读推荐机制。文章引入了专家书目维、协... 每年发布的各种"好书榜单"已经大大超过了普通读者的阅读量,即图书在专家筛选后仍然存在信息过载的问题,需要进一步结合专家意见、群体智慧和个性化需求,构建更准确的基于文献内容的阅读推荐机制。文章引入了专家书目维、协同过滤维和情感分析维,通过"引入权重值—加权求和—计算比值"的算法步骤,分别得出专家推荐指数、协同推荐指数和情感推荐指数。文章认为该图书推荐机制既考虑了社会主流价值观的要求,也匹配了读者的个人阅读口味,能够把真正适合的好书推荐给读者。 展开更多
关键词 文献内容 图书推荐 个性化推荐
原文传递
一种新型的混合个性化推荐算法 被引量:8
10
作者 王全民 刘鑫 +1 位作者 朱蓉 刘雪琴 《计算机与现代化》 2013年第8期64-67,共4页
个性化推荐服务系统是根据用户历史记录和推荐算法为用户提供其感兴趣的个性化信息或商品的一种自动化工具。针对目前常用的基于协同过滤的推荐算法和基于内容的推荐算法各自存在的问题,本文提出一种结合协同过滤和隐语义分析的混合推... 个性化推荐服务系统是根据用户历史记录和推荐算法为用户提供其感兴趣的个性化信息或商品的一种自动化工具。针对目前常用的基于协同过滤的推荐算法和基于内容的推荐算法各自存在的问题,本文提出一种结合协同过滤和隐语义分析的混合推荐算法——交替奇异值分解算法ASVD,通过奇异值分解算法对基于项目内容的项目-关键词矩阵和对用户评分信息得到的用户—项目矩阵进行分解过程产生的项目—隐主题矩阵合并优化来消除噪音提高推荐的精确度。实践结果表明,新的混合算法ASVD提高了推荐结果的准确性。 展开更多
关键词 协同过滤 内容过滤 个性化推荐 混合推荐
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基于内容分析的微博用户关系推荐机制研究 被引量:7
11
作者 覃梦河 晋佑顺 邱远棋 《图书馆论坛》 CSSCI 北大核心 2013年第4期104-108,共5页
微博作为近年广受欢迎的社交网络平台,其用户关系研究一直深受关注。目前在通过微博内容特征构建用户关系时,基本停留在表象层面,尚未深入到用户的兴趣特征层次。文章从用户的博文内容出发,通过对博文采用传统词频分析生成用户标签及标... 微博作为近年广受欢迎的社交网络平台,其用户关系研究一直深受关注。目前在通过微博内容特征构建用户关系时,基本停留在表象层面,尚未深入到用户的兴趣特征层次。文章从用户的博文内容出发,通过对博文采用传统词频分析生成用户标签及标签权重来表征用户,根据标签的异同以及相同标签权重的差异性计算出用户间的相似距离,提出一种全新的用户关系推荐机制,并从类别间和类别内两种情况验证推荐机制的可行有效性。将情报学领域思想和方法应用到网络用户关系推荐机制的构建,具有创新性。 展开更多
关键词 内容分析 微博 用户关系 推荐机制 用户相似性 标签
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融合内容表示的度量排序学习推荐模型 被引量:8
12
作者 李琳 唐守廉 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第8期1615-1622,共8页
融合内容语义信息的推荐模型可以有效缓解音乐推荐系统中的数据稀疏性和冷启动问题.然而,这些模型是通过最小化预测评分误差学习用户与音乐的全局关系,忽略了用户和音乐隐式特征的细粒度差异.此外,内容语义特征是以推荐任务无关的无监... 融合内容语义信息的推荐模型可以有效缓解音乐推荐系统中的数据稀疏性和冷启动问题.然而,这些模型是通过最小化预测评分误差学习用户与音乐的全局关系,忽略了用户和音乐隐式特征的细粒度差异.此外,内容语义特征是以推荐任务无关的无监督学习方式提取的,从而导致不精确推荐.为此,本文提出了融合内容表示的度量排序学习推荐模型,该模型是以个性化排序最优化为目标的概率图模型,利用度量学习从全局和细粒度层面挖掘用户音乐偏好.为了解决冷启动推荐问题,本文建立了与推荐任务相关的监督学习策略训练内容语义特征提取模型.在KKBOX和MIGU数据集上的实验结果表明,提出的模型显著提升了冷启动音乐推荐的效果,在不同稀疏度数据集上的鲁棒性得到了显著增强. 展开更多
关键词 内容表示 度量学习 排序学习 音乐推荐
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An Overview of Recommendation Techniques and Their Applications in Healthcare 被引量:6
13
作者 Wenbin Yue Zidong Wang +1 位作者 Jieyu Zhang Xiaohui Liu 《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》 SCIE EI CSCD 2021年第4期701-717,共17页
With the increasing amount of information on the internet,recommendation system(RS)has been utilized in a variety of fields as an efficient tool to overcome information overload.In recent years,the application of RS f... With the increasing amount of information on the internet,recommendation system(RS)has been utilized in a variety of fields as an efficient tool to overcome information overload.In recent years,the application of RS for health has become a growing research topic due to its tremendous advantages in providing appropriate recommendations and helping people make the right decisions relating to their health.This paper aims at presenting a comprehensive review of typical recommendation techniques and their applications in the field of healthcare.More concretely,an overview is provided on three famous recommendation techniques,namely,content-based,collaborative filtering(CF)-based,and hybrid methods.Next,we provide a snapshot of five application scenarios about health RS,which are dietary recommendation,lifestyle recommendation,training recommendation,decision-making for patients and physicians,and disease-related prediction.Finally,some key challenges are given with clear justifications to this new and booming field. 展开更多
关键词 Collaborative filtering(CF) content-based recommendation healthcare recommendation system(RS)
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基于Android智能终端的个性化新闻推荐系统 被引量:6
14
作者 李洁 周晨程 +3 位作者 陈慧萍 华娇娇 赵衎衎 秦莹莹 《微处理机》 2015年第3期38-42,共5页
为更好的让智能终端的新闻阅读有针对性,本课题对新闻个性化推荐技术展开了研究,设计并实现了基于Android智能终端的个性化新闻推荐系统。系统采用C/S架构,服务器端首先进行新闻爬取和分类建模,然后根据新闻相似性和用户阅读行为,分阶... 为更好的让智能终端的新闻阅读有针对性,本课题对新闻个性化推荐技术展开了研究,设计并实现了基于Android智能终端的个性化新闻推荐系统。系统采用C/S架构,服务器端首先进行新闻爬取和分类建模,然后根据新闻相似性和用户阅读行为,分阶段利用三种推荐模型即基于新闻分类的粗粒度推荐、基于内容的新闻推荐及基于内容和基于用户协同过滤混合的新闻推荐进行个性化新闻推荐;客户端负责个性化新闻阅读以及用户行为数据上传。经测试,本系统的分阶段不同个性化推荐算法可以很好的满足广大用户的个性化新闻阅读需求。 展开更多
关键词 新闻推荐 用户模型 基于内容 协同过滤 混合推荐
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基于知乎问答社区的内容推荐研究——以物流话题为例 被引量:6
15
作者 何跃 丰月 +1 位作者 赵书朋 马玉凤 《数据分析与知识发现》 CSSCI CSCD 北大核心 2018年第9期42-49,共8页
【目的】通过研究知乎用户的社交行为,为用户更精准地推荐相关内容。【方法】提出基于关联规则-LDA主题模型内容推荐方法,通过构建特定话题下的共享子话题网络,并结合LDA模型提取子话题下的主题词,最终将相关子话题的内容精确推送给用... 【目的】通过研究知乎用户的社交行为,为用户更精准地推荐相关内容。【方法】提出基于关联规则-LDA主题模型内容推荐方法,通过构建特定话题下的共享子话题网络,并结合LDA模型提取子话题下的主题词,最终将相关子话题的内容精确推送给用户。【结果】实证研究发现,知乎平台的物流话题下存在多个具有高度共现性的子话题,其置信度均达到65%以上。【局限】收集的数据缺乏全面性,可能会对推荐结果产生影响。【结论】运用关联规则-LDA主题模型分析,能够为内容推荐提供新的研究思路。 展开更多
关键词 知乎 关联规则 LDA模型 内容推荐
原文传递
考虑行为和眼动跟踪的用户兴趣模型 被引量:6
16
作者 苌道方 钟悦 《河南科技大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2014年第1期49-52,5,共4页
针对以往用户建模信息来源单一,用户兴趣判断模糊等缺点,本文以"淘宝网"及其用户为研究背景,将眼动跟踪、人机交互行为记录技术和回归分析相结合,研究用户人机交互行为和眼动跟踪特征和用户兴趣三者之间的相关性,最终建立基... 针对以往用户建模信息来源单一,用户兴趣判断模糊等缺点,本文以"淘宝网"及其用户为研究背景,将眼动跟踪、人机交互行为记录技术和回归分析相结合,研究用户人机交互行为和眼动跟踪特征和用户兴趣三者之间的相关性,最终建立基于人机交互行为和眼动跟踪的用户兴趣模型。并通过实验验证了该模型的有效性,为今后的智能化推荐系统建立奠定了基础。 展开更多
关键词 人机交互 眼动跟踪 兴趣模型 内容推荐
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基于内容的智能推荐在知识管理中的应用研究 被引量:5
17
作者 许冠中 宁柏锋 +1 位作者 邱海枫 赵少东 《电力信息与通信技术》 2014年第12期54-57,共4页
企业知识管理系统中的知识内容庞杂、信息量过大,影响了用户寻找所需知识对象的效率,影响了知识的传递和分享。文章对智能推荐算法进行了研究,将智能推荐技术引入到知识管理系统中,通过基于知识内容的推荐算法,实现了知识管理系统搜索... 企业知识管理系统中的知识内容庞杂、信息量过大,影响了用户寻找所需知识对象的效率,影响了知识的传递和分享。文章对智能推荐算法进行了研究,将智能推荐技术引入到知识管理系统中,通过基于知识内容的推荐算法,实现了知识管理系统搜索结果页面推荐以及知识浏览页面推荐等应用,有效地提升了知识分享和传递的效率,从而最大化地发挥知识的使用价值。 展开更多
关键词 知识管理 智能推荐 内容推荐
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基于内容推荐的新闻推荐策略优化和实现研究 被引量:5
18
作者 何颖 刘英华 邹妍 《现代计算机》 2021年第4期117-120,共4页
随着互联网和信息技术的高速发展,社会进入信息爆炸时期,在新闻领域,网络新闻已经成为人们获取信息的重要途经,但是人们只能被动接受新闻网站提供的新闻。如何从海量的新闻信息中筛选用户感兴趣的新闻内容推荐给用户已经成为各大互联网... 随着互联网和信息技术的高速发展,社会进入信息爆炸时期,在新闻领域,网络新闻已经成为人们获取信息的重要途经,但是人们只能被动接受新闻网站提供的新闻。如何从海量的新闻信息中筛选用户感兴趣的新闻内容推荐给用户已经成为各大互联网公司共同面临的难题之一。为了有效解决这一问题,推荐技术应运而生。研究开发个性化新闻推荐模型,并且对传统基于内容推荐的模型进行改进,按照用户的自定义标签或者历史阅读数据把用户关注领域的新闻或热度新闻推荐给用户。 展开更多
关键词 信息过载 个性化推荐 内容推荐 自定义标签
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基于机器学习的视频识别与自适应推送算法 被引量:5
19
作者 向志华 梁玉英 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2022年第3期336-340,共5页
针对短视频推荐的广告与视频内容无关,而导致的投放收益低和用户体验差的问题,提出了一种基于机器学习的图片检测与内容推荐算法.使用基于相似度计算的关键帧提取算法从短视频中提取出关键帧,使用Faster R-CNN物体检测框架实时检测关键... 针对短视频推荐的广告与视频内容无关,而导致的投放收益低和用户体验差的问题,提出了一种基于机器学习的图片检测与内容推荐算法.使用基于相似度计算的关键帧提取算法从短视频中提取出关键帧,使用Faster R-CNN物体检测框架实时检测关键帧中包含的物品,并使用基于用户偏好的广告推荐算法实时更新用户的偏好权重.算法实现与仿真测试结果表明,所提出的方法可以满足实时用户推荐系统的需求,并能够根据用户的偏好情况进行广告推荐,实现84.19%的推荐准确率. 展开更多
关键词 深度学习 内容推荐 目标检测 关键帧 行为分析 广告 颜色直方图 推荐系统
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An E-Commerce Recommender System Based on Content-Based Filtering 被引量:3
20
作者 HE Weihong CAO Yi 《Wuhan University Journal of Natural Sciences》 CAS 2006年第5期1091-1096,共6页
Content-based filtering E-commerce recommender system was discussed fully in this paper. Users' unique features can be explored by means of vector space model firstly. Then based on the qualitative value of products ... Content-based filtering E-commerce recommender system was discussed fully in this paper. Users' unique features can be explored by means of vector space model firstly. Then based on the qualitative value of products informa tion, the recommender lists were obtained. Since the system can adapt to the users' feedback automatically, its performance were enhanced comprehensively. Finally the evaluation of the system and the experimental results were presented. 展开更多
关键词 E-COMMERCE recommender system personalized recommendation content-based filtering Vector Spatial Model(VSM)
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