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摘要
外文摘要
引文資料
題名:
導入矩陣分群之視覺化圖書推薦系統
書刊名:
教育資料與圖書館學
作者:
郭俊桔
/
張瑞珊
/
張育蓉
作者(外文):
Kuo, June-jei
/
Chang, Jui-shan
/
Zhang, Yu-jung
出版日期:
2013
卷期:
51:1
頁次:
頁5-35
主題關鍵詞:
時間衰減
;
矩陣分群
;
主題地圖
;
圖書推薦
;
Time decay
;
Matrix clustering
;
Topic map
;
Book recommender
原始連結:
連回原系統網址
相關次數:
被引用次數:期刊(
1
) 博士論文(0) 專書(0) 專書論文(0)
排除自我引用:0
共同引用:
9
點閱:66
傳統圖書推薦系統依據讀者過去的借閱紀錄,推薦相關書籍給讀者,也可以藉由讀者所屬社群的資訊,推薦讀者從沒有借閱過的書籍。然而,讀者的閱讀興趣會隨著時間改變,借閱時間越近的圖書越能反應讀者當前興趣,每筆閱讀紀錄的重要性不可等同視之。圖書借閱紀錄高維度和稀疏的特性使得資料探勘的分群方法無法有效對應。再者,為了使讀者可以從推薦結果中有效地發現所需資訊,必須導入視覺化呈現技術。因此,本研究導入時間衰減因素,提出動態閥值矩陣分群,並導入主題地圖,以提高判斷圖書推薦適性之準確率。實驗結果證實視覺化圖書推薦系統比傳統圖書推薦系統具有更高的滿意度,且雙層式主題地圖呈現比單層式主題地圖呈現更適合呈現推薦結果。
以文找文
Traditional library recommender system can not only employ each user’s loan history to recommends books which she(he) is interested, but also use the load history of other users who are in the same social network with the user to recommend books which she(he) never loans but may be interested in. However, as the users’ information interests are being changed continuously, the same treatment for the user library usage at different time will lead to the recommended results departure from the users’ current information needs. Moreover, as the data of library usage are highly dimensional and sparse, the traditional clustering methods can not tackle clustering issue effectively. Besides, interactive information visualization can allow users to more easily see multiple aspects of recommended results and offer a clear of items ranked by perceived interests. In order to deal with the three issues, this paper exploits time decay weight, matrix clustering using dynamic thresholds and topic maps to propose a novel visualized book recommender system. Additionally, according to experimental results of users’ satisfaction using a questionnaire, the proposed recommender system can be useful to represent the recommended results and helpful for the users to find their interests. Furthermore, two-layered topic map is more easily understood than one-layered topic map, and can effectively satisfy the users’ information needs.
以文找文
期刊論文
1.
Aciar, S.、Zhang, D.、Simoff, S.(2007)。Informed recommender: Basing recommendations on consumer product reviews。IEEE Intelligent Systems,22(3),39-47。
2.
Chen, Z.、Jiang, Y.、Zhao, Y.(2010)。A collaborative filtering recommendation algorithm based on user interest change and trust evaluation。International Journal of Digital Content Technology and its Applications,4(9),106-113。
3.
Jung, J. J.(2005)。Visualizing recommendation flow on social network。Journal of Universal Computer Science,11(11),1780-1791。
4.
Kumar, B. R. S.、Ratnam, B. J.、Babu, M. S. P.(2010)。Improvement of personalized recommendation algorithm based on hybrid collaborative filtering。International Journal of Computer Science & Communication,1(2),429-432。
5.
Oyanagi, S.、Kubota, K.、Nakase, A.(2001)。Matrix clustering: A new data mining algorithm for CRM。IEIC Technical Report,100(351),25-32。
6.
卜小蝶(199810)。淺析個人化服務技術的發展趨勢對圖書館的影響。國立成功大學圖書館館刊,2,63-73。
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7.
陳垂呈、陳幸暉(20110900)。建置圖書館書籍推薦系統:資料探勘之應用。工程科技與教育學刊,8(3),469-478。
延伸查詢
8.
Jain, A. K.、Murty, M. N.、Flynn, P. J.(1999)。Data clustering: a review。ACM Computing Surveys (CSUR),31(3),264-323。
9.
Adomavicius, G.、Tuzhilin, A.(2005)。Toward the next generation of recommender systems: A survey of the state-of-the-art and possible extensions。Knowledge and Data Engineering, IEEE Transactions on,17(6),734-749。
會議論文
1.
Angiulli, F.、Cesario, E.(2006)。A greedy search approach to co-clustering sparse binary matrices. with artificial intelligence。Los Alamitos, CA:IEEE Computer Society。363-370。
2.
Gong, S. J.、Cheng, G. H.(2008)。Mining user interest change for improving collaborative filtering。Washington, DC:IEEE Computer Society。24-27。
3.
Guha, R.、Kumar, R.、Raghavan, P.、Tomkins, A.(2004)。Propagation of trust and distrust。New York, NY:ACM。403-412。
4.
Hwang, S.-Y.、Lim, E.-P.(2002)。A data mining approach to library new book recommendations。New York, NY:Springer。229-240。
5.
Huang, Y.、Contractor, N.、Yao, Y.(2008)。CI-KNOW: Recommendation based on social networks。Montreal, Canada:Digital Government Society of North America。27-33。
6.
Kuo, J. J.、Zhang, Y. J.(2012)。A library recommender system using interest change over time and matrix clustering。New York, NY:Springer Berlin Heidelberg。259-268。
7.
Kuroiwa, T.、Bhalla, S.(2007)。Dynamic personalization for book recommendation system using web services and virtual library enhancements。Los Alamitos, CA:IEEE Computer Society. doi:10.1109/CIT.2007.72。212-217。
8.
McLaughlin, M. R.、Herlocker, J. L.(2004)。A collaborative filtering algorithm and evaluation metric that accurately model the user experience。New York, NY:ACM。329-336。
9.
Mooney, R. J.、Roy, L.(2000)。Content-based book recommending using learning for text categorization。New York, NY:ACM。195-204。
10.
Oyanagi, S.、Kubota, K.、Nakase, A.(200108)。Application of matrix clustering to web log analysis and access prediction。WEBKDD 2001-mining web log data across all customers touch points,WEBKDD 。San Francisco, CA。
11.
Resnick, Paul、Iacovou, Neophytos、Suchak, Mitesh、Bergstrom, Peter、Riedl, John(1994)。GroupLens: An open architecture for collaborative filtering of netnews。The 1994 ACM conference on Computer supported cooperative work。ACM。175-186。
12.
Verbert, K.、Parra, D.、Brusilovsky, P.、Duval, E.(2013)。Visualizing recommendations to support exploration, transparency and controllability。New York, NY:ACM。351-362。
13.
Zhang, Q. Q.、Ye, N.(2012)。Collaborative Filtering Algorithm Adapting to Changes Over Dynamic Time。Singapore:IACSIT Press。27-32。
學位論文
1.
郭逸凡(2003)。以矩陣分群技術分析顧客行為模式(碩士論文)。國立成功大學,台南市。
延伸查詢
圖書
1.
Ricci, F.、Rokach, I.、Shapira, B.、Kantor, P. B.(2011)。Recommender system handbook。New York, NY:Springer。
2.
Russell, S.、Norving, P.(2003)。Artificial Intelligence a Modern Approach。Artificial Intelligence a Modern Approach。0:Pearson Education。
3.
賴永祥(2001)。中國圖書分類法。台北市:文華圖書館管理資訊公司。
延伸查詢
4.
曾憲雄、蔡秀滿、蘇東興、曾秋蓉、王慶堯(2005)。資料探勘。臺北:旗標出版股份有限公司。
延伸查詢
其他
1.
(2011)。CSVParser,http://ostermiller.org/utils/doc/com/Ostermiller/util/CSVParser.htm。
2.
(2005)。XML Topic Maps (XTM) v1.0,http://www.topicmaps.org/xtm/1.0/。
3.
(2009)。Omnigator,http: //www.ontopia.net/download/index.html。
4.
Peis, E.,del Castillo, J. M. M.,Delgado-Lopez, J. A.(2008)。Semantic Recommender Systems. Analysis of the state of the topic,http://www.upf.edu/hipertextnet/en/numero-6/recomendacion.html,(6)。
5.
Pepper, S.(2005)。The TAO of topic maps: Finding the way in the age of Infoglut,http://www.ontopia.net/topicmaps/materials/tao.html。
6.
Maness, Jack M.(200606)。Library 2.0 Theory: Web2.0 and Its Implications for Libraries,http://www.webology.org/2006/v3n2/a25.html, 2009/03/03。
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