国家社会科学基金(11CTQ020) 作品数:10 被引量:51 H指数:5 相关作者: 艾丹祥 杨君 张玉峰 左晖 莫赞 更多>> 相关机构: 广东工业大学 武汉大学 暨南大学 更多>> 发文基金: 国家社会科学基金 国家自然科学基金 广东省自然科学基金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 文化科学 经济管理 社会学 更多>>
面向移动商务餐饮推荐的情境语义建模与规则推理 被引量:7 2016年 随着智能移动终端和普适计算技术的发展,移动信息推荐已成为研究热点。由于移动推荐具有情境敏感性,使得情境语义模型的构建和使用成为有效实现移动推荐的关键。文章以移动商务餐饮推荐服务为背景,探索面向移动推荐的情境语义建模和推理机制,设计构建了包含上层本体和领域本体的两层情境语义本体模型,并研究了基于情境语义的移动推荐系统,该系统能依据情境本体中的概念和语义关系,自动生成推荐规则,并通过规则推理产生推荐结果。通过系统原型的开发和模拟运行实验,证明本文提出的方法能有效提高移动信息推荐的准确性。 艾丹祥 张玉峰 刘高勇 杨君关键词:情境 语义建模 一种基于情景相似度的多维信息推荐新方法研究 被引量:14 2013年 传统信息推荐方法只涉及到用户和项目(资源)这两个因素,忽略了情景因素,导致推荐效率比较低,而多维信息推荐在推荐的过程中考虑情景因素对用户行为的影响,动态捕捉用户兴趣在不同情景下的变化,从而大大地提高了信息推荐的效果,向用户提供更加个性化、智能化的推荐结果。本论文首先分析传统信息推荐的主要流程,然后提出了情景以及情景相似度这两个新的概念,构建了基于情景相似度的多维信息推荐系统模型,研制了基于情景相似度的多维信息推荐算法,并通过实验研究的方法验证了论文所提出的新算法的高效性与优越性。 杨君 吴菊华 艾丹祥关键词:协同过滤 一种基于项目的多维信息推荐新方法 2014年 文章首先介绍了信息推荐发展的新趋势及与之相关的传统信息推荐理论知识,然后构建了一个基于项目的多维信息推荐模型,研制了一种基于项目的多维信息推荐算法,最后通过实验研究的方法验证了模型的可行性以及新算法的高效性与优越性。 杨君 莫赞 艾丹祥关键词:协同过滤 信息推荐 一种基于输出情景化的多维信息推荐新方法研究 被引量:4 2014年 多维信息推荐是目前信息推荐领域中的一项新技术,能动态获取用户在不同情景下的兴趣变化,向用户提供更加个性化、智能化的推荐结果。本文介绍了多维信息推荐的相关知识,提出了输出情景化这一新的概念,构建了基于输出情景化的多维信息推荐系统模型,研制出基于输出情景化的多维信息推荐算法,并通过实验研究方法验证了所提出的多维信息推荐算法的高效性与优越性。 杨君 汪会玲 艾丹祥关键词:情景 基于三维协同过滤的C2C电子商务推荐系统 被引量:6 2013年 个人对个人电子商务(customer to customer,C2C)是目前主流的电子商务模式之一,为解决C2C电子商务网站中特殊的推荐问题,对传统的二维协同过滤方法进行了扩展,提出了能进行卖家和商品组合推荐的三维协同过滤推荐方法,并在此基础上设计了C2C电子商务推荐系统,阐述了该系统的基本架构和推荐过程中的关键运算。该系统利用卖家属性计算卖家相似度,并依据销售关系和卖家相似度对评分数据集进行填充,以解决三维评分数据的稀疏问题;采用协同过滤思想,利用历史评分计算买家相似度,获取最近邻并预测未知评分,最终将预测评分最高的卖家和商品组合推荐给目标买家。实验结果表明,该系统具有较好的推荐效果。 艾丹祥 左晖 杨君关键词:电子商务推荐 协同过滤 推荐系统 面向C2C在线情境的一种个性化三维推荐方法 被引量:5 2016年 推荐系统是电子商务环境下过滤过载信息的有效工具,但只向用户推荐商品的传统二维推荐方法并不适用于C2C(Customer to Customer)电商情境。在C2C在线情境中,商品的供应者不止一个,消费者不但需要筛选商品,而且需要筛选卖家。针对这一需求,本文提出了一种新的个性化三维推荐方法,同时考虑C2C在线情境下买家、卖家和商品三者之间的相关性,并为买家提供卖家和商品的组合推荐。该方法包括四个阶段:首先基于卖家特征计算卖家相似度;其次依据卖家相似性和销售关系对三维推荐空间中的历史评分数据进行补充,降低其稀疏性;然后依据推导出的商品评分计算买家相似度,寻找具有相似商品偏好的最近邻;最后通过一个三维预测模型,计算买家对"卖家和商品"组合的未知评分,并根据预测评分进行推荐。通过基于淘宝网的真实数据实验,证实在C2C情境中本文提出的三维推荐方法比传统二维推荐方法更加有效。 艾丹祥 张玉峰 左晖 刘高勇关键词:个性化推荐 协同过滤 基于竞争技术采纳模型的用户初始使用意愿研究 被引量:2 2015年 文章以技术采纳模型为基础,引入认知理论中的首因效应,将竞争环境纳入考虑范畴,利用"竞争品满意度"来表达原有使用习惯对用户初始采纳意愿的影响。认为用户在信息技术采纳初期的使用意愿源自于个人是否有与该技术相关的"需求",并受到从众心理的影响。选取了移动互联网个人服务为研究对象,通过问卷调查和结构方程模型进行了实证研究。结果表明:需求感知显著正向影响了有用性感知和使用意愿,竞争品满意度显著负向影响了有用性感知和使用意愿。 刘文俊 丁琳关键词:技术采纳 首因效应 基于情境语义推理的O2O移动推荐系统研究 被引量:11 2015年 移动网络的发展使O2O电商模式的线下业务对象推荐受到关注。首先,针对O2O推荐的情境敏感性,探讨适用于推荐的情境语义建模方法,并以移动餐饮推荐为应用背景,设计情境本体的两层结构模型并研究其实例化。其次,提出基于情境本体的推荐规则生成方法和基于规则推理的推荐算法。最终,融合各方法设计开发O2O移动推荐系统并进行运行实验,对推理效率和推荐准确性进行跟踪评估。实验结果表明新方法和系统能更好适用于个性化O2O推荐,具有可行性。 艾丹祥 张玉峰 左晖 杨君关键词:O2O Assessment on Two-way PBL in Investment Risk Management Course PBL teaching assessment indicator system is established in the paper and is used to evaluate the two-way PBL t... Hui Zuo Luxia Yi Danxiang Ai关键词:UNDERGRADUATE EFFECT 文献传递 基于降维的输入情景化多维信息推荐研究 被引量:3 2013年 多维信息推荐在推荐的过程中考虑情景因素对用户行为的影响,动态捕捉用户兴趣在不同情景下的变化,向用户提供更加个性化、智能化的推荐结果。文章分析多维信息推荐的相关内容,提出了输入情景化这一新的概念,构建了基于降维的输入情景化多维信息推荐系统模型,研究了基于降维的输入情景化多维信息推荐算法,并通过实验研究的方法验证了新算法的高效性与优越性。 杨君 莫赞 艾丹祥 蔡桂青关键词:降维