移动商务推荐系统研究综述

近年来,随着移动商务的快速发展,移动商务推荐系统应运而生,成为缓解“移动商务信息”过载、提升移动商务用户购物体验的有效手段,得到广泛关注。如何利用移动商务情景、社会化网络等信息挖掘用户偏好,提高移动商务推荐精准度和用户满意度,成为移动商务推荐系统的主要任务。从情景推荐、社会网络推荐和移动推荐多样性等方面对移动商务推荐系统的研究进展和成果进行综述。最后,总结并指出现有移动商务推荐系统研究的不足和未来的发展趋势。

数字化科学交流中的信息推荐服务

数字化环境下,科学交流成为人们进行学术交流、共享信息的重要模式,而信息推荐服务在数字化科学交流中可以发挥重要作用。本文在分析数字科学交流信息推荐服务必要性基础上,提出了数字科学交流信息推荐服务基本流程,并阐述了数字科学交流中的三种信息推荐服务形式。

基于用户认知水平的分类别推荐

在线社会网络的出现,为进一步提高推荐质量提供了新的可能。基于信任的推荐不仅考虑了用户兴趣相似度,而且将信任关系融入推荐中,但却没有区分二者在推荐中的不同作用。通过对现实生活中的普遍规律及社会网络评分数据的分析,发现用户认知水平是影响信任关系和兴趣相似度在推荐中的作用的关键因素。给出用户认知水平的度量方式,并提出一种基于用户认知水平的分类别推荐。通过真实数据的实验表明,该算法较比传统协同过滤及基于信任的推荐可以获得更优的推荐质量。

社会网络分析技术在科研信息化中的应用

e-Science和Web2.0的发展,促进了科研信息的开放和共享。科研人员对信息的依赖程度日渐加深,对知识服务、社会化信息的感知提出了更高的要求。科研人员在科研活动中形成了一张无形的社会网络,即学术社会网络。应用社会网络分析技术研究学术社会网络,一方面可以从宏观上通过对网络结构进行分析,了解当前的科研合作状况,提供科研管理的科学支持,另一方面可从微观的个人影响力、关系预测等多个侧面进行分析,深化信息服务。本文将重点介绍社会网络分析技术在当前科研信息化的应用实例,包括针对学术社会网络开展的实证研究工作,基于学术社会网络的合作者推荐技术,以及面向科研用户的支持知识共享和学术交流的学术社交平台。

国外数据库系统Web 2.0个性化服务研究

对7个典型的国外文献数据库所提供的个性化服务进行调研,着重阐述Web 2.0环境下个性化服务的5个发展特点。即支持用户在自己的空间内实现知识组织,提供开放机制实现服务的嵌入和融合,提供不打搅用户的行为感知机制进行内容的主动推荐,与社会网络进行集成满足不同用户群体的分享需求,提供基于移动应用的掌上个性化服务。