一种改进的个性化查询引文推荐方法

分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-04-24 合作期刊: 《计算机应用研究》

李飞 张宏鸣 蔡晓妍 刘斌 郭蓝天

摘要： 为充分利用文本内容的上下文信息，结合图模型及查询向量的构建方法，提出一种融合查询内容信息的个性化引文推荐方法。通过三种论文信息构建三层图模型，并在不同层上设置不同参数，调整节点向不同层次的跳转概率；利用word2vec技术构建的查询向量，可以有效利用文本上下文内容信息，使相似的文章在距离上更加接近，进而对候选文章进行评分预测与论文推荐。在Association of Computational Linguistics Anthology Network数据集上进行计算分析，相同查询下与原有的方法相比在recall@N上平均提高约7%，在NDCG@N上平均提高约11%。实验结果表明该方法可以使引文推荐的质量得到有效的提升，能够获得较好的推荐效果。

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