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面向中医药科研知识服务的用户兴趣模型
1
作者 杨凤 毕磊 +3 位作者 高博 贾李蓉 种子懿 谢云霏 《医学信息学杂志》 2025年第1期86-92,共7页
目的/意义针对中医药科研用户在泛知识环境下精确获取知识的迫切需求,构建用户兴趣模型,助力中医药科研事业创新发展。方法/过程基于对中医药各领域、各层次科研人员的问卷调研和半结构访谈,提炼用户兴趣模型的主要维度;利用扎根理论深... 目的/意义针对中医药科研用户在泛知识环境下精确获取知识的迫切需求,构建用户兴趣模型,助力中医药科研事业创新发展。方法/过程基于对中医药各领域、各层次科研人员的问卷调研和半结构访谈,提炼用户兴趣模型的主要维度;利用扎根理论深入分析访谈资料,确定核心类别,构建理论框架。结果/结论面向中医药科研知识服务的用户兴趣模型包括科研用户画像、知识获取等6个核心类别,涵盖中医药科研基本流程和重要环节。该模型旨在强化知识获取与应用能力,提高科研效率,将用于搭建知识服务平台,为中医药科研人员提供精准、智能、个性化的信息资源与知识服务。 展开更多
关键词 中医药 科研 用户兴趣模型 知识服务 访谈
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基于用户兴趣模型的个性化旅游线路生成建模研究 被引量：1
2
作者 韦鑫 《自动化技术与应用》 2024年第3期177-180,共4页
针对个性化旅游线路生成过程中用户个人喜好分析环节较为薄弱,依照用户兴趣分析结果生成路线景点过于分散,旅游线路景区覆盖率较低的问题,提出一种基于用户兴趣模型的个性化旅游线路生成建模方法。获取用户数据,并按照显性兴趣、隐性兴... 针对个性化旅游线路生成过程中用户个人喜好分析环节较为薄弱,依照用户兴趣分析结果生成路线景点过于分散,旅游线路景区覆盖率较低的问题,提出一种基于用户兴趣模型的个性化旅游线路生成建模方法。获取用户数据,并按照显性兴趣、隐性兴趣的分类方式设定数据标签,完成数据预处理。根据关联规则结合数据预处理结果,构建用户兴趣模型,分析用户对部分旅游目的地的兴趣值以及用户的旅游行为特征。基于用户兴趣模型的个性化旅游线路生成建模方法设计完成。实验结果证实,所提模型可有效克服用户个人喜好分析问题,提升旅游线路景区覆盖率。 展开更多
关键词 用户兴趣模型 协同过滤 旅游路线规划 多目标优化
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基于用户兴趣模型的大学生就业信息推荐方法 被引量：1
3
作者 南楠 张玉香 吴冉 《数字通信世界》 2024年第2期60-62,共3页
为提高推荐就业信息与大学生偏好就业信息的匹配程度,文章将个体就业需求作为前提条件,设计一种基于用户兴趣模型的大学生就业信息推荐方法。首先,利用兴趣模型中的关联规则,对高校提供的就业信息中兴趣特征点进行匹配;其次,在既定的分... 为提高推荐就业信息与大学生偏好就业信息的匹配程度,文章将个体就业需求作为前提条件,设计一种基于用户兴趣模型的大学生就业信息推荐方法。首先,利用兴趣模型中的关联规则,对高校提供的就业信息中兴趣特征点进行匹配;其次,在既定的分类规则下,根据就业文本信息的内容对其进行类别划分;最后,根据用户浏览高校就业信息、在就业招聘界面的停留时间等,针对大学生偏好进行计算。对比实验结果表明:本文中设计的推荐方法应用效果良好,按照规范使用该方法进行大学生就业信息推荐,能够增加推荐就业信息与大学生偏好就业信息的匹配程度,为大学生提供更加优质的就业服务,提高大学生就业质量。 展开更多
关键词 用户兴趣模型 特征信息提取 就业文本信息 推荐方法 就业信息 大学生
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基于增量更新方法兴趣模型研究 被引量：1
4
作者 王颖舒 夏春燕 +3 位作者 胡航宇 左宇 刘晴 韦倩 《信息技术与标准化》 2020年第10期69-73,共5页
为满足教育培训场景下快速匹配学员与课程课件的需求,提出了一种面向用户兴趣的多维模型,并采用增量数据实现模型更新的方法。该方法依照算法规则,存储生成用户兴趣模型的多个版本,并将最新版本应用于用户兴趣模型的更新计算中,从而尽... 为满足教育培训场景下快速匹配学员与课程课件的需求,提出了一种面向用户兴趣的多维模型,并采用增量数据实现模型更新的方法。该方法依照算法规则,存储生成用户兴趣模型的多个版本,并将最新版本应用于用户兴趣模型的更新计算中,从而尽可能避免重复计算,大幅减少计算量,提升算法效率。采用该方法能够提升兴趣模型的更新速度,建立更加智能化的用户兴趣模型动态管理能力。 展开更多
关键词 用户兴趣模型 增量模型更新 兴趣模型动态管理
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基于本体用户兴趣模型的个性化推荐算法 被引量：16
5
作者 严隽薇 黄勋 +2 位作者 刘敏 朱延波 倪亥彬 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2010年第12期2757-2762,共6页
针对目前个性化服务中用户模型稳定性低、推荐结果不尽人意的现状,在建立基于本体的用户兴趣模型基础上,通过模型更新提高稳定性,建立用户群实现用户模型管理。提出利用矩阵聚类降维分解技术的个性化推荐算法,引入偏好方差的概念计算用... 针对目前个性化服务中用户模型稳定性低、推荐结果不尽人意的现状,在建立基于本体的用户兴趣模型基础上,通过模型更新提高稳定性,建立用户群实现用户模型管理。提出利用矩阵聚类降维分解技术的个性化推荐算法,引入偏好方差的概念计算用户最近邻,进而产生推荐,避免了传统协同过滤算法的数据稀疏性缺陷,提高了推荐质量。结合面向电影的个性化推荐系统,验证了模型及算法的有效性。 展开更多
关键词 本体 用户兴趣模型 稳定性 数据稀疏 偏好方差
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基于本体的用户兴趣模型构建研究 被引量：21
6
作者 陈一峰 赵恒凯 +1 位作者 余小清 万旺根 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第21期46-48,51,共4页
针对用户兴趣模型中本体构建和模型更新的难点和不足,提出一种基于本体论的用户兴趣模型构建方法,该方法通过领域本体、用户个性本体、校正本体和本体更新实现模型的构建。对于领域本体的构建,摒弃了训练、学习和聚类的方法,直接从开放... 针对用户兴趣模型中本体构建和模型更新的难点和不足,提出一种基于本体论的用户兴趣模型构建方法,该方法通过领域本体、用户个性本体、校正本体和本体更新实现模型的构建。对于领域本体的构建,摒弃了训练、学习和聚类的方法,直接从开放目录专案获取类目。对于用户兴趣的更新,采用按照校正本体增加、淘汰和传递原理调整相结合的方式。实验结果表明,该模型较易生成,用户兴趣的准确度和更新的及时性都有所提高。 展开更多
关键词 兴趣模型 本体 开放目录专案 兴趣修正
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基于用户兴趣模型的智能信息检索系统技术与实现 被引量：18
7
作者 石晶 龚震宇 +1 位作者 裘杭萍 张毓森 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2003年第3期282-286,共5页
PCSICE是一个面向Internet的智能信息检索系统.该系统采用分布式智能体技术、用户兴趣学习算法和基于使用的聚类算法,有效地解决了现有系统在交互方式、自适应用户兴趣等方面的不足,满足人们在信息浏览时的个性化要求.该系统普遍适用于I... PCSICE是一个面向Internet的智能信息检索系统.该系统采用分布式智能体技术、用户兴趣学习算法和基于使用的聚类算法,有效地解决了现有系统在交互方式、自适应用户兴趣等方面的不足,满足人们在信息浏览时的个性化要求.该系统普遍适用于Internet、远程教育等分布式系统中的信息检索. 展开更多
关键词 因特网 用户兴趣模型 智能信息检索系统 聚类算法
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基于语义的个性化用户兴趣模型 被引量：11
8
作者 蒲国林 杨清平 +1 位作者 王刚 邱玉辉 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2008年第7期181-184,共4页
探讨了主动服务和个性化服务,给出了以主要特征词描述语义的用户访问历史的表示方法,建立了动态的用户兴趣模型。用户的兴趣模型表示为二层,上层是基于类兴趣的用户模型,下层是基于主要特征词兴趣的类模型。上层描述用户对各个类的兴趣... 探讨了主动服务和个性化服务,给出了以主要特征词描述语义的用户访问历史的表示方法,建立了动态的用户兴趣模型。用户的兴趣模型表示为二层,上层是基于类兴趣的用户模型,下层是基于主要特征词兴趣的类模型。上层描述用户对各个类的兴趣度,下层描述用户对各类中的主要特征词的兴趣度。在建模过程中,通过启发式规则限制模型维度,通过行权重实现最近最新优先。 展开更多
关键词 主动服务 个性化 访问历史 用户兴趣模型
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个性化搜索中用户兴趣模型匿名化研究 被引量：7
9
作者 李清华 康海燕 +2 位作者 苑晓姣 X10NG Li 任俊玲 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第4期131-136,共6页
为了解决个性化搜索技术所潜在的用户隐私信息泄露的问题,提出了用户兴趣模型匿名化方法。首先根据用户兴趣模型之间的相似性将其聚类为满足p-链接性的等价组,然后计算聚类后兴趣条目的权值。所谓的p-链接性是指攻击者根据背景知识链接... 为了解决个性化搜索技术所潜在的用户隐私信息泄露的问题,提出了用户兴趣模型匿名化方法。首先根据用户兴趣模型之间的相似性将其聚类为满足p-链接性的等价组,然后计算聚类后兴趣条目的权值。所谓的p-链接性是指攻击者根据背景知识链接确定某一用户的概率不超过p。该方法可实现用户兴趣模型匿名化以及兴趣倾向不发生改变,既保护了用户隐私信息,同时也保证了个性化检索性能。实验表明:随着相关结果个数的增多,匿名化后搜索结果的查全率基本能保证在50%以上,另外p-链接性的减小对于查全率的影响并不是太大。 展开更多
关键词 个性化搜索 用户兴趣模型 匿名化 隐私保护 信息安全
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根据用户隐式反馈建立和更新用户兴趣模型 被引量：29
10
作者 孙铁利 杨凤芹 《东北师大学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2003年第3期99-104,共6页
　提出一种通过获取用户的隐式反馈信息建立和更新用户兴趣模型的方法.这种方法不需要用户显式地提供兴趣信息,只要通过观察用户在浏览Web页面时所采取的动作来获取隐式的反馈信息,并利用这些信息建立与更新用户兴趣模型,从而减轻用户... 　提出一种通过获取用户的隐式反馈信息建立和更新用户兴趣模型的方法.这种方法不需要用户显式地提供兴趣信息,只要通过观察用户在浏览Web页面时所采取的动作来获取隐式的反馈信息,并利用这些信息建立与更新用户兴趣模型,从而减轻用户的负担. 展开更多
关键词 用户兴趣模型 隐式反馈 文档空间 tf＊idf
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用户兴趣模型的表示和更新机制 被引量：23
11
作者 林鸿飞 杨元生 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2002年第7期843-847,共5页
面对因特网的海量信息 ,为了实现基于用户兴趣的个性化信息服务 ,提出了用户兴趣模型的表示和更新机制 .它根据用户提供的各类示例文档 ,将文本的段落作为识别用户兴趣的基本要素 .在聚类分析基础上 ,考察特征项、段落和类别的表达能力 ... 面对因特网的海量信息 ,为了实现基于用户兴趣的个性化信息服务 ,提出了用户兴趣模型的表示和更新机制 .它根据用户提供的各类示例文档 ,将文本的段落作为识别用户兴趣的基本要素 .在聚类分析基础上 ,考察特征项、段落和类别的表达能力 ,建立用户兴趣模型 ,通过计算与文本的匹配程度 ,将满足约定条件的文本推荐给用户 .利用相关反馈 ,追踪和更新用户兴趣模型 。 展开更多
关键词 个性化信息服务 用户兴趣模型 段落匹配 文本聚类 相关反馈
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基于中图分类法的用户兴趣模型研究 被引量：9
12
作者 邵志峰 李荣陆 胡运发 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2007年第8期85-86,108,共3页
提出一种基于中图分类法的用户兴趣模型,形式化地描述了用户兴趣模型的建立和学习过程。在建立用户兴趣模型时,需要对代表用户兴趣的中图分类号进行挖掘,由于传统的Apriori数据挖掘算法更适合于处理无序的集合,而中图分类号中的号码是... 提出一种基于中图分类法的用户兴趣模型,形式化地描述了用户兴趣模型的建立和学习过程。在建立用户兴趣模型时,需要对代表用户兴趣的中图分类号进行挖掘,由于传统的Apriori数据挖掘算法更适合于处理无序的集合,而中图分类号中的号码是有序的。提出了一种改进的算法来自动构建用户兴趣模型,并据此开发了一个科技文献过滤系统作为典型应用。 展开更多
关键词 信息过滤 数据挖掘 用户兴趣模型 中图分类法
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基于混合行为兴趣度的用户兴趣模型 被引量：19
13
作者 邢玲 宋章浩 马强 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第3期661-664,668,共5页
用户兴趣模型是个性化推荐技术的基础与核心,针对现有用户兴趣模型在模型建立阶段用户兴趣评价的不足,提出了一种基于混合行为评价兴趣度值的方法。突出了用户阅读时间的特殊性,在用户阅读时间异常的情况下利用其他浏览行为来量化用户... 用户兴趣模型是个性化推荐技术的基础与核心,针对现有用户兴趣模型在模型建立阶段用户兴趣评价的不足,提出了一种基于混合行为评价兴趣度值的方法。突出了用户阅读时间的特殊性,在用户阅读时间异常的情况下利用其他浏览行为来量化用户兴趣度,并结合用户的浏览内容提出了用户兴趣模型的表示和更新机制,从而建立用户兴趣模型。实验验证了兴趣度度量方法的有效性,将测试结果与K-means聚类模型进行比较,证明该模型的推荐准确度有明显提高。 展开更多
关键词 用户兴趣模型 用户兴趣度 向量空间模型 文本聚类 推荐系统
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基于隐式反馈的自适应用户兴趣模型 被引量：17
14
作者 李峰 裴军 游之洋 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第9期76-79,100,共5页
针对现有用户兴趣模型在模型建立以及更新阶段漂移策略的缺陷,设计了一种改进的基于隐式反馈的自适应用户兴趣模型。并将该模型与遗忘策略模型、滑动时间窗口模型和固定比例模型,做了精确率的对比实验,实验结果显示该模型的性能优于其... 针对现有用户兴趣模型在模型建立以及更新阶段漂移策略的缺陷,设计了一种改进的基于隐式反馈的自适应用户兴趣模型。并将该模型与遗忘策略模型、滑动时间窗口模型和固定比例模型,做了精确率的对比实验,实验结果显示该模型的性能优于其他三个模型。 展开更多
关键词 个性化推荐服务 用户兴趣模型 VSM
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基于主题的用户兴趣模型的构建及动态更新 被引量：14
15
作者 唐晓波 谢力 《情报理论与实践》 CSSCI 北大核心 2016年第2期116-123,共8页
随着互联网中信息资源的飞速增长,用户兴趣模型的准确性和时效性成为了个性化服务的关键;采集用户浏览使用过的信息资源,从中挖掘隐性知识,获取用户兴趣并对兴趣模型进行动态的更新,成为目前个性化信息服务一个重要的研究方向。文章利用... 随着互联网中信息资源的飞速增长,用户兴趣模型的准确性和时效性成为了个性化服务的关键;采集用户浏览使用过的信息资源,从中挖掘隐性知识,获取用户兴趣并对兴趣模型进行动态的更新,成为目前个性化信息服务一个重要的研究方向。文章利用LDA模型对用户浏览过的信息资源进行主题建模,通过遗忘函数,对用户兴趣模型中的各个主题进行动态的更新。通过豆瓣网上真实的电影语料和用户数据进行实验,构建准确、实时的用户兴趣模型。 展开更多
关键词 用户兴趣模型 LDA模型 主题模型 遗忘曲线
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基于模糊兴趣模型的个性化推荐算法 被引量：11
16
作者 唐灿 朱征宇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第9期166-168,共3页
论文在分析现有个性化推荐算法的基础之上,针对个性化的本质特点,结合模糊数学的知识,提出了一种个性化模糊兴趣模型,并建立一对应的推荐算法。实验表明,该模型有着简单,方便,快速推荐的特点。
关键词 个性化 模糊兴趣模型 推荐系统
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基于用户兴趣模型的协同过滤推荐算法 被引量：8
17
作者 梁天一 梁永全 +1 位作者 樊健聪 赵建立 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2014年第11期260-263,共4页
协同过滤推荐算法是目前应用最广泛个性化推荐技术,其中用户相似度的计算方法是影响推荐算法质量的关键因素。针对传统协同过滤算法中稀疏评分数据造成的用户相似度计算不准确问题,提出一种基于用户兴趣模型的协同过滤推荐算法。该算法... 协同过滤推荐算法是目前应用最广泛个性化推荐技术,其中用户相似度的计算方法是影响推荐算法质量的关键因素。针对传统协同过滤算法中稀疏评分数据造成的用户相似度计算不准确问题,提出一种基于用户兴趣模型的协同过滤推荐算法。该算法使用分布估计算法建立用户兴趣模型,并使用用户兴趣模型计算用户间相似度。实验表明,该算法的准确性受数据稀疏性影响较小,同时在收敛速度和推荐准确性方面有明显提高。 展开更多
关键词 分布估计算法 协同过滤 用户兴趣模型
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智能搜索引擎中用户兴趣模型分析与研究 被引量：32
18
作者 蒋萍 崔志明 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2004年第11期24-26,共3页
用户兴趣模型是智能搜索引擎系统中的重要组成部分。本文提出一种新的方法,以动态询问的方式建立初始用户兴趣模型,通过分析、学习用户浏览行为历史,动态更新用户兴趣模型,有效地解决了用户兴趣的自适应变化。
关键词 智能搜索引擎 用户兴趣模型 页面访问挖掘
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根据用户反馈建立和更新数字图书馆用户兴趣模型 被引量：16
19
作者 余侠 朱林 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2004年第11期21-22,共2页
为了充分发挥用户显示反馈和用户隐式反馈的优势 ,提出用户兴趣模型的设计方案是 :根据用户注册信息建立用户兴趣初始模型 ,根据服务器日志统计来更新用户兴趣模型。
关键词 用户兴趣模型 用户注册 隐式反馈 日志 服务器 显示 更新 数字图书馆 优势 信息
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基于兴趣模型的WEB信息预测采集过滤方法 被引量：3
20
作者 李振星 徐泽平 +1 位作者 唐卫清 唐荣锡 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第5期3-5,16,共4页
Web网上海量信息急速膨胀使得有效定向采集相关信息检索成为网上信息查询一个日益重要的研究方向。该文提出一种基于用户兴趣模型的Web文本信息预测采集过滤方法。这种方法根据正反集文本过滤方法,设计出一种用户兴趣模型,并在对Web站... Web网上海量信息急速膨胀使得有效定向采集相关信息检索成为网上信息查询一个日益重要的研究方向。该文提出一种基于用户兴趣模型的Web文本信息预测采集过滤方法。这种方法根据正反集文本过滤方法,设计出一种用户兴趣模型,并在对Web站点结构进行分析的基础上,通过对网页的相关度的预测来控制信息的采集。在保持定向采集精度的同时,缩短采集时间、减少存储、加快检索,节约了网络资源。 展开更多
关键词 兴趣模型 信息预测采集过滤方法 信息采集 文本过滤 WEB 网络资源 网页 INTERNET 信息检索
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