Please wait a minute...
Advanced Search
现代图书情报技术  2012, Vol. 28 Issue (2): 10-17     https://doi.org/10.11925/infotech.1003-3513.2012.02.02
  数字图书馆 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
情境感知的科技文献协同推荐方法研究
张琪1, 章颖华2
1. 浙江理工大学科技处 杭州 310018;
2. 浙江理工大学图书馆 杭州 310018
Research on an Approach of Context Aware Collaborative Recommend for Scientific & Technical Literatures
Zhang Qi1, Zhang Yinghua2
1. Department of Science & Technology, Zhejiang Sci-Tech University, Hangzhou 310018, China;
2. Zhejiang Sci-Tech University Library, Hangzhou 310018, China
全文: PDF (1111 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 为适应科技工作者个性化、系统化和动态化的科技文献获取需求,提出基于情境感知的科技文献协同推荐方法。系统地分析情境、科技工作者和科技文献之间的关系,建立情境感知的科技文献协同推荐过程模型,并对该过程实现中的关键方法展开深入探讨;同时构建对应的推荐系统并通过实验验证该协同推荐方法的有效性。
服务
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
张琪
章颖华
关键词 科技文献情境感知协同推荐个性化    
Abstract:In order to meet the demand of Scientific & Technical Workers(STWs) acquiring personalized, systematized and dynamical Scientific & Technical Literatures(STLs),an approach of STLs collaborative recommend based context aware is proposed.The relation among context, STWs and STLs is analyzed,then the process model of STLs collaborative recommend based on context aware is put forward, and key methods in this process are studied in detail. Finally,corresponding system is built, and an experiment is conducted to verify the effectiveness of the collaborative recommend proposed in this paper.
Key wordsScientific &    Technical literature    Context aware    Collaborative recommend    Personalization
收稿日期: 2012-01-04      出版日期: 2012-03-23
: 

C931.9

 
基金资助:

本文系国家自然科学基金项目“知识超网络环境中快慢结合的知识可拓优化与共享理论研究”(项目编号:71071144)的研究成果之一。

引用本文:   
张琪, 章颖华. 情境感知的科技文献协同推荐方法研究[J]. 现代图书情报技术, 2012, 28(2): 10-17.
Zhang Qi, Zhang Yinghua. Research on an Approach of Context Aware Collaborative Recommend for Scientific & Technical Literatures. New Technology of Library and Information Service, 2012, 28(2): 10-17.
链接本文:  
https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.1003-3513.2012.02.02      或      https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2012/V28/I2/10
[1] 潘旭伟, 顾新建, 王正成, 等. 集成情境的知识管理方法和关键技术研究[J]. 计算机集成制造系统 ,2007, 13(5):971-977,983. (Pan Xuwei, Gu Xinjian, Wang Zhengcheng,et al. Methods & Key Technologies of Knowledge Management Integrating Context[J]. Computer Integrated Manufacturing Systems, 2007,13(5):971-977,983.)

[2] 唐晓玲, 何燕. 一种基于查询上下文的个性化检索模型研究[J]. 图书情报工作 , 2011, 55(9): 122-125. (Tang Xiaoling, He Yan. Research on Personalized Retrieval Model Based on Query Context[J]. Library and Information Service, 2011, 55(9): 122-125.)

[3] Hong J Y, Suh E H, Kim J Y, et al. Context-aware System for Proactive Personalized Service Based on Context History[J]. Expert Systems with Applications, 2009, 36(4): 7448-7457.

[4] 潘旭伟, 李泽彪, 祝锡永,等.自适应个性化信息服务:基于情境感知和本体的方法[J]. 中国图书馆学报 ,2009, 35(6):41-48. (Pan Xuwei, Li Zebiao, Zhu Xiyong, et al. Adaptive Personalized Information Service: Context-aware and Ontology Based Approach[J]. Journal of Library Science in China, 2009, 35(6):41-48.)

[5] 周莉, 潘旭伟, 谢玉开. 情境感知的电子商务个性化商品信息服务[J]. 图书情报工作 ,2011,55(10):130-135,29. (Zhou Li, Pan Xuwei, Xie Yukai. Context-aware Personalized Commodity Information Service in E-commerce[J]. Library and Information Service, 2011,55(10):130-135,29.)

[6] Adomavicius G, Sankaranarayanan R, Sen S, et al. Incorporating Contextual Information in Recommender Systems Using a Multidimensional Approach[J]. ACM Transactions on Information Systems, 2005, 23(1):103-145.

[7] EI Helou S, Salzmann C, Gillet D. The 3A Personalized, Contextual and Relation-based Recommender System[J]. Journal of Universal Computer Science, 2010, 16(16): 2179- 2195.

[8] Hosseini-Pozveh M, Nematbakhsh M, Movahhedinia N. A Multidimensional Approach for Context-aware Recommendation in Mobile Commerce[J]. International Journal of Computer Science and Information Security, 2009, 3(1):86-91.

[9] Wang S L, Wu C Y. Application of Context-aware and Personalized Recommendation to Implement an Adaptive Ubiquitous Learning System[J]. Expert Systems with Applications, 2011, 38(9): 10831-10838.

[10] 高旻, 吴中福. 基于个性化情境和项目的协同推荐研究[J]. 东南大学学报:自然科学版 , 2009, 39(S1): 27-31. (Gao Min, Wu Zhongfu. Personalized Context and Item Based Collaborative Filtering Recommendation[J]. Journal of Southeast University:Natural Science Edition, 2009, 39(S1): 27-31.)

[11] W3C. OWL Web Ontology Language Guide[EB/OL].[2011-05-16] http://www.w3.org/TR/2004/REC-owl-guide-20040210/.

[12] 祝锡永,潘旭伟,王正成. 基于情境的知识共享与重用方法研究[J]. 情报学报 ,2007, 26(2):179-184. (Zhu Xiyong, Pan Xuwei, Wang Zhengcheng. Research on the Approaches to Context-based Knowledge Sharing and Reuse[J]. Journal of the China Society for Scientific and Technical Information, 2007, 26(2):179-184.)
[1] 柴庆凤, 史霖炎, 梅珊, 熊海涛, 贺惠新. 基于人工特征和机器特征融合的科技文献知识元抽取*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(8): 132-144.
[2] 王勤洁, 秦春秀, 马续补, 刘怀亮, 徐存真. 基于作者偏好和异构信息网络的科技文献推荐方法研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(8): 54-64.
[3] 吴彦文, 蔡秋亭, 刘智, 邓云泽. 融合多源数据和场景相似度计算的数字资源推荐研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(11): 114-123.
[4] 丁浩, 艾文华, 胡广伟, 李树青, 索炜. 融合用户兴趣波动时序的个性化推荐模型*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(11): 45-58.
[5] 苏庆,陈思兆,吴伟民,李小妹,黄佃宽. 基于学习情况协同过滤算法的个性化学习推荐模型研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(5): 105-117.
[6] 郑淞尹,谈国新,史中超. 基于分段用户群与时间上下文的旅游景点推荐模型研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(5): 92-104.
[7] 魏伟,郭崇慧,邢小宇. 基于语义关联规则的试题知识点标注及试题推荐*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(2/3): 182-191.
[8] 张怡文,张臣坤,杨安桔,计成睿,岳丽华. 基于条件型游走的四部图推荐方法*[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(4): 117-125.
[9] 徐红霞,李春旺. 科技文献内容知识点抽取研究综述[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(3): 14-24.
[10] 刘清民,姚长青,石崇德,温晓洁,孙玥莹. 面向科技文献神经机器翻译词汇表优化研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(3): 76-82.
[11] 叶佳鑫,熊回香. 基于标签的跨领域资源个性化推荐研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(2): 21-32.
[12] 聂卉. 结合词向量和词图算法的用户兴趣建模研究 *[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(12): 30-40.
[13] 丁浩,李树青. 基于用户多类型兴趣波动趋势预测分析的个性化推荐方法 *[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(11): 43-51.
[14] 赵雅楠, 王育清. 基于不确定近邻的旅游产品协同过滤推荐算法研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(7): 63-71.
[15] 李杰, 杨芳, 徐晨曦. 考虑时间动态性和序列模式的个性化推荐算法*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(7): 72-80.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
版权所有 © 2015 《数据分析与知识发现》编辑部
地址:北京市海淀区中关村北四环西路33号 邮编:100190
电话/传真:(010)82626611-6626,82624938
E-mail:jishu@mail.las.ac.cn