导读:本文包含了基于知识推荐论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:用户画像,智慧图书馆,知识推荐,情景化服务
基于知识推荐论文文献综述
张若兰[1]（2019）在《基于用户画像的智慧图书馆情景化知识推荐服务研究》一文中研究指出介绍了用户画像的概念、构成及情景化知识推荐服务的内容与应用,概括了基于用户画像的智慧图书馆情景化知识推荐服务的目标,设计了情景化知识推荐的服务流程,并总结了几点智慧图书馆开展情景化知识推荐服务的应用经验。(本文来源于《图书馆学刊》期刊2019年11期）
王泽,林广艳,谭火彬,张铄,孟烈[2]（2019）在《基于知识图谱的学位论文送审专家推荐方法》一文中研究指出针对传统学位论文评审所存在的问题,提出了一种基于知识图谱的学位论文评审专家的推荐方法。通过论文数据关键词的同义关系和共现关系构建学术领域知识图谱,利用基于TextRank和逆文档频率的方法实现论文和专家的候选关键词提取,采用基于Levenshtein距离的方法实现初始特征向量到图谱节点向量的加权映射转换,并使用基于向量余弦值的方法计算送审论文与评审专家的匹配相似度,最终得到与送审论文最为匹配的评审专家,实现最佳评审专家的推荐。实验中以综合准确率和召回率的F_1指数作为指标,验证了该方法的性能。(本文来源于《山西大学学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
郑懿鸣,翟洁,胡晓龙,施轶劼,刘浩[3]（2019）在《基于中医药知识图谱的智能问答与用药推荐系统》一文中研究指出将知识图谱与知识卡片相结合,使得用户既可以阅读文字以获取详细解释,又可以通过视觉的图形来感知知识本体之间的相关性,文字与图形相辅相成,配合得当。本智能问答系统是将无序的用户语料信息,进行科学有序的整理,通过CRF分词技术处理、提取自然语言关键词信息,并基于知识图谱基本原理获得反馈给用户的最终答案。作为用药的辅助推荐信息,以知识图谱和属性列表同时呈现。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2019年20期）
李俞颉,刘焕成[4]（2019）在《基于SNA的“985”高校图书馆微博知识推荐研究》一文中研究指出信息化时代下的图书馆知识推荐服务离不开网络信息技术的支持,基于社交网络的图书馆知识推荐服务研究已成为时下图书馆学领域的热点问题。文章选取了我国目前已注册并认证了的30个"985"高校图书馆的新浪微博为研究对象,根据这些高校图书馆微博间的"关注"关系建立了一个"985"高校图书馆微博关注网络,并利用Ucinet软件对其进行社会网络密度分析、中心性分析及凝聚子群分析。通过分析,试图得出这30个高校图书馆微博间的相关关系及各自影响力的大小,由此发现高校图书馆在微博建设以及基于微博的知识推荐服务所存在的不足,并提出相应的改进策略,以期更好地建设高校图书馆微博,更好地发展高校图书馆知识推荐服务。(本文来源于《图书馆学研究》期刊2019年19期）
周翔宇,高仲合[5]（2019）在《基于知识图谱的兴趣点推荐算法》一文中研究指出本文通过介绍基于知识图谱的兴趣点领域推荐算法并通过实验验证,证明使用基于知识图谱的推荐方法在兴趣点推荐领域切实有效。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2019年19期）
周林兴,魏亮亮,艾文华[6]（2019）在《用户画像视角下档案馆知识服务推荐机理研究》一文中研究指出在对档案馆知识服务研究进程的梳理及用户画像相关文献分析的基础上,从用户个性化知识需求增强、档案馆服务理念亟须转变、知识推广效益需不断提升叁方面分析了档案馆应用用户画像的需求,并进一步阐述了数据获取、抽取标签、关联特征、知识推荐四步用户画像的档案知识个性化推荐流程。并提出用户画像视角下应从注重内容品质、加快推送速度、保护用户隐私、完善反馈机制四方面来优化档案馆知识服务个性化推荐策略。(本文来源于《档案管理》期刊2019年05期）
王冬青,殷红岩[7]（2019）在《基于知识图谱的个性化习题推荐系统设计研究》一文中研究指出针对学习者的认知差异构建个性化推荐系统是"互联网+教育"环境下的重要研究内容之一。现有的习题推荐大多采用协同过滤或基于项目反应理论的自适应推荐算法,基于题目的知识点和难度特征提供个性化推荐服务,而忽略语义信息丰富的非结构化学科知识。本文引入知识图谱从语义层次描述与呈现学科知识,结合习题的知识点及难度,基于学习者的历史作答数据判断学生的知识点掌握状态,并设计了基于知识图谱的个性化习题推荐系统,初步验证表明,推荐结果具有较好的可解释性与用户满意度,能够为学习者提供更加精准、高效的习题推荐服务。(本文来源于《中国教育信息化》期刊2019年17期）
程秀峰,张孜铭,孟亚琪,范晓莹,杨金庆[8]（2019）在《知识找回场景下推荐系统模拟实现及评价研究》一文中研究指出[目的/意义]信息过载一直是知识工作者在搜集、处理和创造知识的过程中所面临的主要困境。这种困境导致的结果之一是很难回忆起曾经使用过的文档的内容细节及具体位置,而推荐系统则能减少这样的困难。通过研究对比不同推荐系统在这一任务下的优缺点,可以帮助知识工作者更好地完成回忆任务。[方法/过程]基于相关理论,在同一场景(知识找回)模拟实现并测试了4种不同类型的推荐过程,包括基于内容的推荐CBR、基于协同过滤的推荐CFR、基于推理网络的推荐INR与融入了情境感知的推荐CAS,根据所确定的若干指标(精确性、情境相关性、预测性、多样性)对推荐效果进行比较。[结果/结论]结果显示,以上推荐系统在帮助用户回忆并找回文档过程中都有各自的优势,而基于情境感知的推荐系统在情境相关性与预测用户行为方面具有较好的效果。(本文来源于《图书情报工作》期刊2019年16期）
周晶,孙喜民,于晓昆,边新宁[9]（2019）在《知识图谱与数据应用——智能推荐》一文中研究指出知识图谱技术是新兴的互联网技术,具有较好的前瞻性和较强的技术先进性,有着广泛的应用前景。知识图谱技术提供从"关系"的角度分析问题的能力,可以对数据进行深度挖掘,将自然语言转化为计算机语言,最大限度地展示数据的价值,可以服务于智能搜索、智能推荐、风险预警、智能运营、智能客服、舆情监测、设备预警等业务,大幅地提高企业生产效率。研究了综合聚类算法、SVD分解算法、基于商品的协同顾虑推荐算法、基于用户的协同顾虑推荐算法和商品相似度算法等,结合推荐策略提出了基于知识图谱数据应用的智能推荐系统。证明了以知识图谱作为基础工具的数据应用的可实施性和可部署性,能够全面满足用户在互联网平台的获取信息的需求。(本文来源于《电信科学》期刊2019年08期）
[10]（2019）在《生活·读书·知识叁联书店精品图书推荐 “逄先知党史论丛”四种》一文中研究指出《伟大旗帜:毛泽东和毛泽东思想》生活·读书·知识叁联书店54.00元本书为"逄先知党史论丛"中的第一部,这是作者参加毛泽东着作、年谱、传记编撰工作中写的心得体会文章和几次毛泽东思想研讨会上做的报告和讲话。这些文章、报告和讲话,强调坚持和发展毛泽东思想,论述毛泽东的历史功绩,以及如何看待毛泽东晚年所犯的错误等,是作者对毛泽(本文来源于《全国新书目》期刊2019年08期）
基于知识推荐论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对传统学位论文评审所存在的问题,提出了一种基于知识图谱的学位论文评审专家的推荐方法。通过论文数据关键词的同义关系和共现关系构建学术领域知识图谱,利用基于TextRank和逆文档频率的方法实现论文和专家的候选关键词提取,采用基于Levenshtein距离的方法实现初始特征向量到图谱节点向量的加权映射转换,并使用基于向量余弦值的方法计算送审论文与评审专家的匹配相似度,最终得到与送审论文最为匹配的评审专家,实现最佳评审专家的推荐。实验中以综合准确率和召回率的F_1指数作为指标,验证了该方法的性能。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
基于知识推荐论文参考文献
[1].张若兰.基于用户画像的智慧图书馆情景化知识推荐服务研究[J].图书馆学刊.2019
[2].王泽,林广艳,谭火彬,张铄,孟烈.基于知识图谱的学位论文送审专家推荐方法[J].山西大学学报(自然科学版).2019
[3].郑懿鸣,翟洁,胡晓龙,施轶劼,刘浩.基于中医药知识图谱的智能问答与用药推荐系统[J].电子技术与软件工程.2019
[4].李俞颉,刘焕成.基于SNA的“985”高校图书馆微博知识推荐研究[J].图书馆学研究.2019
[5].周翔宇,高仲合.基于知识图谱的兴趣点推荐算法[J].电子技术与软件工程.2019
[6].周林兴,魏亮亮,艾文华.用户画像视角下档案馆知识服务推荐机理研究[J].档案管理.2019
[7].王冬青,殷红岩.基于知识图谱的个性化习题推荐系统设计研究[J].中国教育信息化.2019
[8].程秀峰,张孜铭,孟亚琪,范晓莹,杨金庆.知识找回场景下推荐系统模拟实现及评价研究[J].图书情报工作.2019
[9].周晶,孙喜民,于晓昆,边新宁.知识图谱与数据应用——智能推荐[J].电信科学.2019
[10]..生活·读书·知识叁联书店精品图书推荐“逄先知党史论丛”四种[J].全国新书目.2019