基于用户使用实现关联文献推荐的实践与启示

被引：10

作者：

王丹丹 ^{[1
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]}

机构：

[1] 河南科技大学管理学院

[2] 中国科学技术信息研究所

来源：

情报资料工作 | 2014年 / 03期

关键词：

关联文献推荐; 图书馆; 用户数据;

D O I：

暂无

中图分类号：

G252 [读者工作];

学科分类号：

摘要：

文章从用户使用数据来源与价值、推荐类型与呈现方式两个维度入手,阐述了基于用户使用数据实现关联文献推荐的要素;按照所依据的用户数据类型,总结了当前图书馆基于用户使用数据实现关联文献推荐的实践,并分析不同推荐系统的优缺点;根据图书馆的应用实践,从数据的角度归纳了当前基于用户使用推荐关联文献面临的问题与存在的挑战,并指出未来发展方向,为相关研究和实施推荐服务的图书馆提供参考。

引用

页码：80 / 84

页数：5

共 23 条

[11] New Service,New Reactions. Nettie Lagace. http://initiatives.exlibrisgroup.com/search/label/bX . 2013
[12] Sliding down the Long Tail. Dave Pattern. http://www.daveyp.com/blog/archives/1453 . 2013
[13] Using"Circ_Tran"to ShowBorrowing Suggestions in HIP. Dave Pattern. http://www.daveyp.com/blog/archives/49 . 2013
[14] Preference-base dorganization interfaces:Aiding user critiques in recommender systems. ChenL,PuP. Lecture Notes in Computer Science . 2007
[15] Activity Data. JISC. http://www.jisc.ac.uk/whatwedo/programmes/inf11/activitydata.aspx . 2013
[16] A survey of explanations in recommender systems. Nava Tintarev,Judith Masthoff. Proceedings of the 2007 IEEE 23rd International Conference on Data Engineering Workshop . 2007
[17] Towards a TagBased User Model:How Can User Model Bene?t from Tags?. Francesca Carmagnola,Federica Cena,Omar Cortassa. Lecture Notes in Computer Science . 2007
[18] Collaborative filtering recommender systems. Schafer J B,Frankowski D,Herlocker J, et al. Theadaptive web . 2007
[19] The Role of Transparency in Recommender Systems. Sinha,R.,Swearingen,K. Proceedings of the ACM Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI’02) . 2002
[20] Confidence Displays and Training in Recommender systems. S.M.McNee,S.K.Lam,C.Guetzlaff,J.A.Konstan,J.Riedl. Proceedings of INTERACT‘03IFIP TC13International Conference on Human-Computer Interaction . 2003

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