基于引文圖模型的科研論文智能推薦算法研究

作者:肖詩伯;付圣; 刊名:電腦知識與技術 上傳者:商婷婷

【摘要】科研工作者在搜索文獻時,即使通過關鍵詞檢索也常因結果中的大量文獻而造成篩選困難。本文為幫助用戶過濾文獻,更好的發現適合自身的文獻,考慮到文獻的引文具有文獻的研究傳承、解釋,拓展等內涵。所以本研究以文獻的引文為研究對象,運用圖模型算法,分析各文獻間的親疏關系,來為用戶篩選、推薦文獻。經評價算法計算,本研究算法的準確率為38.57%,召回率為27.32%,覆蓋率為26.83%??蓾M足對文獻親疏關系的預測,為用戶提供文獻推薦服務,幫助用戶發現適合其自身的文獻。

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ComputerKnowledgeand Technology 電腦知識與技術 第15卷第3期 (2019年1月) 本欄目責任編輯:唐一東人工智能及識別技術 基于引文圖模型的科研論文智能推薦算法研究 肖詩伯1,付圣2 (1.川北醫學院,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獻時,即使通過關鍵詞檢索也常因結果中的大量文獻而造成篩選困難。本文為幫助用戶過濾文獻,更好的發現適合自身的文獻,考慮到文獻的引文具有文獻的研究傳承、解釋,拓展等內涵。所以本研究以文獻的引文為研究對象,運用圖模型算法,分析各文獻間的親疏關系,來為用戶篩選、推薦文獻。經評價算法計算,本研究算法的準確率為38.57%,召回率為27.32%,覆蓋率為26.83%??蓾M足對文獻親疏關系的預測,為用戶提供文獻推薦服務,幫助用戶 發現適合其自身的文獻。 關鍵詞:推薦系統;圖模型;隨機游走;引文;科研文獻 中圖分類號:G642 文獻標識碼:A 文章編號: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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