检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:沈小烽 刘柏嵩[1] 吴俊超 钱江波[1] SHEN Xiaofeng;LIU Baisong;WU Junchao;QIAN Jiangbo(College of Information Science and Engineering,Ningbo University,Ningbo,Zhejiang 315211,China)
机构地区:[1]宁波大学信息科学与工程学院,浙江宁波315211
出 处:《计算机工程与应用》2022年第22期165-171,共7页Computer Engineering and Applications
基 金:国家自然科学基金(61472194);大学数字图书馆国际合作计划(CADAL)项目管理中心资助项目(HK2018000160);宁波市2025重大专项(20211ZDYF020036)。
摘 要:为了解决论文推荐领域中的数据稀疏性问题,研究人员通常会引入论文的辅助信息进行改进。然而,目前的研究大多集中于辅助信息的语义关联性,没有考虑到不同辅助信息对论文的重要性也不同。同时,在论文的网络表示领域中,随机游走的方法忽略了论文属性对论文引用关系的影响。针对这两个问题,提出了一种基于引文辅助信息嵌入的推荐方法(CERec)。首先提取论文的多种质量因素构成影响力数值,将其作为论文权重来构造影响力网络。然后将论文的影响力与引文信息结合,利用论文的多种辅助信息进行图嵌入。最后通过论文嵌入向量的余弦相似度得到推荐结果。离线实验结果表明,结合辅助信息的方法优于不结合辅助信息的方法,同时CERec相较于目前比较流行的向量表示推荐算法在召回率和NDCG上平均提高了5.054%和5.246%。In order to solve the problem of data sparsity in the paper recommendation,researchers usually use side infor-mation of the paper for improvement.Most of the current research focuses on the semantic relevance of side information,and does not consider that the importance of different side information to the paper is also different.Random walk method ignores the influence of paper attributes on paper citation relationships.Considering the above challenges,this paper pro-poses an academic paper recommendation approach based on citation side information embedding(CERec).Firstly,it extracts the various quality factors to form the influence value,and uses it as the paper weight to construct the influence network.Then,it combines the influence of the paper with the citation information,and embeds it with the side informa-tion.Finally,it calculates the cosine similarity of the embedding vector to get the recommended list.The experimental results demonstrate that the method combining side information is better than the method not combining side information.Compared with the current popular representation recommendation algorithms,CERec has improved the recall rate and NDCG by an average of 5.054% and 5.246%.
分 类 号:TP391.3[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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