云环境用户兴趣图谱的网络社区营销推荐机理

面向网络社区用户行为数据挖掘的精准营销模式是21世纪企业面临的新课题。针对传统推荐方法存在的用户评分数据极端稀疏、系统规模性与可扩展性差等问题,提出一种云环境下基于社区用户兴趣图谱的推荐方法,构建了面向社区用户行为数据挖掘的精准个性化营销模式,有效缓解网络社区营销推荐系统规模性与可扩展性差、用户评分数据极端稀疏等问题,从而为网络社区运营商和社区用户创造双向价值。

全网兴趣图谱下电子商务推荐理论研究现状

介绍了现有的电子商务推荐技术与系统,分析了其中存在的数据稀疏性、冷启动、推荐精度低和实时性差等问题,阐述了利用全网数据构建用户兴趣图谱进行推荐的方法,探讨了基于兴趣图谱的推荐与跨网推荐取得的进展,证明该方法的提出具有重要的现实意义。

基于兴趣图谱的用户兴趣分布分析及专家发现

尽管用户可自主生成个性化数据以更全面描述个人偏好,但由于用户创建数据不严谨、不可控,导致生成的庞大数据集大多存在质量低、噪声严重的缺陷.因此管理复杂网络信息时,不能仅使用写入性知识,必须重视具有大量领域知识的专家,因为其可为系统提供高质量的信息.本文通过构建和分析用户兴趣分布曲线以发现兴趣领域专家,并提出甄别状态不正常的伪专家算法.由于网络中权威专家数量较少,所以所提供的信息是有限的.因此本文定义的领域专家不仅包含权威专家,而且包含普通用户中对某领域有极高关注的兴趣领域专家.实验证明算法的正确性和高效性,并且较低的复杂度使其可处理海量用户节点信息.

基于用户兴趣图谱的个性化推荐系统设计

借鉴Web2.0、社交网络、复杂网络、本体论和云计算等理论,设计了基于用户兴趣图谱的个性化推荐系统结构,阐明了基于用户兴趣图谱的推荐原理,提出了用户兴趣图谱生成与集成方法,以及用户兴趣图谱的动态演化与反馈机制,提高了推荐系统的推荐质量和精度。

基于社会网络分析的兴趣图谱口碑传播者角色分析

兴趣图谱商业应用的优势在于拥有社会化的信息分享、互动传播机制,社会化营销借助兴趣图谱的形式可以实现丰富而高质量口碑分享,获得高质量的品牌传播效果。本文利用社会网络理论分析了口碑传播行动者间的联系网,对基于兴趣图谱的网络口碑传播网络中的行动者角色进行分析,分别从点度中心性、中间中心性和接近中心性3个方面对口碑传播的行动者中心性进行了探讨,对口碑传播中行动者的的权力维度进行划分,并利用归纳出的3个权力维度对样本数据分层聚类,最后提出了相应的传播策略启示及建议。

基于兴趣图谱的智慧图书馆SOLOMO模式构建

S o L o M o是目前移动互联网的最新趋势和热门话题,它影响了人们的阅读和信息搜索行为,为新时代图书馆的发展提供新的视野。本文在分析图书馆现状的基础上,提出了基于兴趣图谱的智慧图书馆S o L o M o模式,并在此基础上进一步探讨了建构基于兴趣图谱的图书馆S o L o M o模式的相应策略,以顺应移动互联时代的趋势,推动智慧图书馆资源和服务的创新和发展。

基于兴趣图谱的图书馆泛在服务模式构建研究

基于兴趣图谱的图书馆泛在服务能集成用户信息行为数据,全面挖掘用户的兴趣节点,为用户推荐资源,解决传统图书馆信息服务中的数据稀疏性与数据需求不完全满足等问题。鉴于此,本文设计了一种算法来绘制图书馆信息用户的兴趣图谱,从而加强图书馆与信息用户的联系,完善一种相对精准的图书馆泛在服务,满足信息用户对于"无处不在"的图书馆信息服务的强烈需求。

基于用户兴趣图谱的阅读推广研究──以高校图书馆读者为例

从阅读推广服务的现状调研和问题分析入手,根据阅读兴趣图谱本体模型,构建了以读者阅读兴趣为中心的阅读推广模型,并在此基础上提出丰富阅读推广内容、发现读者个性化阅读需求、推广渠道多元化、建立读者反馈机制以及创新阅读活动方式的阅读推广服务策略,提高阅读推广的效果,促进阅读推广的可持续发展。

基于高校图书馆用户兴趣图谱的阅读推广服务模型和策略研究

文章从高校图书馆阅读推广工作出发,着眼于高校用户的兴趣点,分析用户兴趣图谱模型,进而研究高校图书馆如何通过用户兴趣图谱制定个性化阅读推广服务策略,探讨了一些比较可行有效的措施和方法,以期进一步促进高校图书馆阅读推广工作的有效开展。

浅析兴趣图谱网站中的社交——以堆糖网为例

在高速发展的信息时代,图片成为了主要的传播内容,随之发展兴起的兴趣图谱网站,也进入人们的生活,它不仅实现了对信息的分类处理,而且对于庞大杂乱无序的网络信息进行了重新的梳理,进而成为网络信息中最有价值的一部分。本文对兴趣图谱类网站的用户社交进行研究,探讨兴趣相投的"陌生人"的社交机制,研究其社交网络化功能对用户间互动和提高用户"弱关系"的影响。

全网兴趣图谱下解析电子商务推荐理论研究现状

分析了全网兴趣图谱的概念,探析了全网兴趣图谱下电子商务推荐理论研究的现状,并提出了未来电子商务推荐理论的研究方向,旨在为全网兴趣图谱下电子商务推荐理论的研究人员提供一定的参考。

基于兴趣图谱的移动端个性化消息推送服务研究

随着互联网的普及和发展,移动端用户的数量也在不断扩大,移动端消息推送作为新的消息推送方式,凭借其庞大的数据资源、即时的消息推送和便捷的浏览方式获得了大量的受众。该文将从传统移动端App的消息推送方式的不足进行分析,进而研究移动端App如何通过兴趣图谱制定个性化消息推广服务策略,探讨一些比较可行有效的措施和方法,以期进一步提高移动端消息推送服务的个性化、智能化。

兴趣图谱下的运动APP社交化评价系统

提出了评估运动软件社交化的五个维度,即感官体验、互动体验、联结体验、兴趣体验、社会体验五个部分,突出了运动软件社交化基于兴趣分享的特点和社交功能与工具功能相融合的特点。通过分析总结运动类APP,进行基于兴趣图谱下的运动产品APP的社交化评估。提出对于运动类APP的优化建议以及设计反思。

社会化电子商务用户兴趣图谱构建的研究

以社会化电子商务用户为研究数据来源,通过采用合理有效的兴趣表达机制来构建样本用户的兴趣图谱,以实现聚类商家和用户以及实现商品精准营销的目的。通过引入改进的向量空间模型——细分树向量空间模型表达目标用户群的兴趣,并在此基础上利用复杂网络分析工具Gephi实现兴趣图谱的构建。实验结果表明,样本用户的兴趣得到了细致的划分,并且各个用户依据不同的兴趣被分在了不同的兴趣社区,构建的兴趣图谱效果较为理想。

兴趣图谱及其应用研究

文章介绍了兴趣图谱的发展历程、概念、特征、价值、分类、研究内容、理论基础和关键技术,在参考相关文献和调研相关网站基础上,阐述了兴趣图谱典型应用,分析了其所面临挑战及对策,展望了其发展趋势。

国内兴趣图谱研究进展

文章介绍了兴趣图谱内涵、核心内容与研究框架,并从基础研究、构建机理、典型应用、挑战及对策、发展趋势五方面揭示了国内兴趣图谱研究进展。

基于用户兴趣图谱的数字档案资源交互推送服务研究

本文从数字档案资源交互推送服务的现状调研和问题分析入手,利用Web3.0时代用户兴趣图谱构建数字档案资源交互推送服务平台,并分析平台运行机制。从提升交互推送服务功能、动态数据的获取保证和用户隐私保护探讨数字档案交互推送服务的拓展。

基于兴趣图谱的运动App社交化设计研究——以Keep为例

运动软件发展受到用户黏性不高、盈利模式不清晰、产品同质化严重等问题的阻碍。本文针对运动软件在社交化转型中遇到的问题,通过分析运动社交软件Keep的兴趣图谱、层级架构、界面设计、交互模式并基于兴趣图谱的理论,研究运动社交App的社交化设计的优势及不足,提出改进意见,以此来优化此类App产品的相关设计。

基于用户兴趣的社交网络服务平台设计研究

目的对社交网络中的用户兴趣模型进行探索分析,为以用户兴趣为基础的社交网络服务平台设计提供方法论指导。方法结合用户兴趣模型以及兴趣社交中的用户需求,将兴趣社交网络服务平台交互设计要素归纳为三个层面十二个要素,并提出了此设计方法所适用的情境。结论关注网络环境中的主体——用户,提升了用户体验,拓展了社交网络发展与设计相结合的理论与实践空间。

云环境下学习者建模与学习资源推荐方法研究

目前,个性化推荐研究不断深入,一些重要的研究成果逐渐在实际应用中取得成效,但仍面临兴趣表达不充分、推荐效率不高等问题。鉴于此,文章综合利用兴趣图谱、本体理论、云计算和信息推荐等技术,对学习者建模与个性化推荐方法展开研究。在深入分析用户行为数据的基础上,利用兴趣图谱对学习者进行建模,研究兴趣图谱的生成、演化与反馈方法,建立云环境下的个性化推荐系统。