基于引文图模型的科研论文智能推荐算法研究

作者:肖诗伯;付圣; 刊名:电脑知识与技术 上传者:商婷婷

【摘要】科研工作者在搜索文献时,即使通过关键词检索也常因结果中的大量文献而造成筛选困难。本文为帮助用户过滤文献,更好的发现适合自身的文献,考虑到文献的引文具有文献的研究传承、解释,拓展等内涵。所以本研究以文献的引文为研究对象,运用图模型算法,分析各文献间的亲疏关系,来为用户筛选、推荐文献。经评价算法计算,本研究算法的准确率为38.57%,召回率为27.32%,覆盖率为26.83%。可满足对文献亲疏关系的预测,为用户提供文献推荐服务,帮助用户发现适合其自身的文献。

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澳门美高梅网投网址ComputerKnowledgeand Technology 电脑知识与技术 第15卷第3期 (2019年1月) 本栏目责任编辑:唐一东人工智能及识别技术 基于引文图模型的科研论文智能推荐算法研究 肖诗伯1,付圣2 (1.川北医学院,四川 南充637100;2.四川交投中油能源有限公司,四川 成都610023) 摘要:科研工作者在搜索文献时,即使通过关键词检索也常因结果中的大量文献而造成筛选困难。本文为帮助用户过滤文献,更好的发现适合自身的文献,考虑到文献的引文具有文献的研究传承、解释,拓展等内涵。所以本研究以文献的引文为研究对象,运用图模型算法,分析各文献间的亲疏关系,来为用户筛选、推荐文献。经评价算法计算,本研究算法的准确率为38.57%,召回率为27.32%,覆盖率为26.83%。可满足对文献亲疏关系的预测,为用户提供文献推荐服务,帮助用户 发现适合其自身的文献。 关键词:推荐系统;图模型;随机游走;引文;科研文献 中图分类号:G642 文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2019)03-0190-03 ResearchOnIntelligentRecommendationAlgorithmofResearchPapersBasedOnCitationGraphModel XIAOShi-bo1,FUSheng2 (1.NorthSichuanMedicalCollege,Nancong637000,China;2.SichuanTransportationInvestmentPetroChinaEnergyCO.,LTD., Chengdu610023,China) Abstract:Whenresearchworkerssearchtheliterature,itisoftendifficulttoscreenalargenumberofliteratureintheresult,evenif usekeywordsearch.Thispaperistohelpusersfiltertheliterature,tofindtheappropriateliteratureforthemselves,takingintothe literaturecitationshasconnotationofliteratureresearch,inheritance,interpretation,expansionandsoon.Therefore,thisstudyis basedonthecitationofliterature,usegraphmodelalgorithm,analysisoftherelationshipbetweenliteratures,helpusersfilterand recommendliterature.Afterevaluationalgorithmanalysis,theaccuracyrateis38.57%,recallrateis27.32%andthecoveragerate is26.83.%.Canpredicttherelationshipbetweentheliteratures,providingrecommendationserviceswithliteratureforusers,help usersfindsuitablefortheirsliterature. Keywords:RecommendationSystem;GraphModel;PersonalRank;Ci

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