社会化标注系统中个性化信息推荐多维度融合与优化模型研究

作     者：武慧娟 孙鸿飞 金永昌 Wu Huijuan;Sun Hongfei;Jin Yongchang

作者机构：东北电力大学经济管理学院吉林吉林132012 吉林大学管理学院吉林长春130022 

出 版 物：《现代情报》 (Journal of Modern Information)

年 卷 期：2019年第39卷第1期

页      面：37-42,85页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1205[管理学-图书情报与档案管理] 03[法学] 0306[法学-公安学] 

基　　金：教育部人文社会科学规划项目"社会化标注系统中个性化信息推荐多维度融合与优化模型研究"(项目编号:15YJC870024) 吉林省教育厅"十三五"社会科学研究规划项目"基于用户认知的多源融合个性化微阅读用户画像模型研究"(项目编号:JJKH20190715SK) 

主　　题：个性化信息推荐 社会化标注 多维度融合 优化模型 

摘      要：[目的/意义]在社会化标注系统自组织运行的基础上,构建个性化信息推荐的多维度融合与优化模型,进而在大数据环境下,为用户提供精准的个性化信息推荐服务,从而进一步丰富个性化信息推荐的理论体系以及拓展个性化信息推荐的研究方法。[方法/过程]首先,对每一种个性化信息推荐方法的优点和不足进行深入分析;然后,将基于图论(社会网络关系)、基于协同过滤以及基于内容(主题) 3种个性化信息推荐方法进行多维度深度融合,构建个性化信息推荐多维度融合模型;最后,对社会化标注系统中个性化信息推荐多维度融合模型进行优化,从而解决个性化推荐过程中用户冷启动、数据稀疏性和用户偏好漂移等问题。[结果/结论]通过综合考虑现有的基于图论(社会网络关系)、基于协同过滤以及基于内容(主题)的个性化信息推荐方法各自的贡献和不足,实现3种方法之间的多维度深度融合,并结合心理认知、用户情境以及时间、空间等优化因素,最终构建出社会化标注系统中个性化信息推荐多维度融合与优化模型。