【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展,人們對科技文獻的獲取方式發(fā)生了根本性改變。目前通過網(wǎng)絡獲取、閱讀文獻已經(jīng)成為主流,為了推動科研成果的傳播和利用,開放存取(Open Access)在這一背景下應景而生。開放存取的核心特征是在尊重作者權益的前提下,利用互聯(lián)網(wǎng)為用戶免費提供學術信息和研究成果的全文服務。本文工作基于在研的國家自然科學基金委開放存取科研數(shù)據(jù)平臺項目,該項目擬研發(fā)的開放存取系統(tǒng)能夠有效緩解當前國內科研文獻數(shù)據(jù)的獲取困難,有助于提升政府和科研機構在大數(shù)據(jù)時代對科研數(shù)據(jù)的管理能力。針對國家自然科學基金委源數(shù)據(jù)庫中論文元數(shù)據(jù)格式不規(guī)范、屬性錯誤、缺失等問題,本文構建了一個基于多數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)獲取和處理組件,從多個權威的科研論文數(shù)據(jù)源獲取了約800萬篇科研論文,并對論文元數(shù)據(jù)進行了系統(tǒng)地清洗、補全和去重,建立了海量學術論文數(shù)據(jù)庫。學術論文是一種嚴謹?shù)目萍碱愇墨I且包含豐富的信息,合理利用論文數(shù)據(jù)可以有效地實現(xiàn)分析專家研究領域和興趣、計算專家之間的科研領域相似度進而推薦相似專家等功能�；谠谘许椖康膶嶋H系統(tǒng)功能需求和所構建的大規(guī)模論文數(shù)據(jù)庫,本文提出了一種基于主題模型的科研興趣標簽提取方法,該方法根據(jù)專家各自的論文集合,分析其論文的主題分布,配合主題在詞語上的概率分布,找出對專家論文中貢獻最大的詞語作為科研興趣標簽,并與基于TF-IDF的標簽提取方法做了對比。本文還提出了一種基于詞向量模型的專家科研相似度計算方法,該方法利用主題模型生成的專家科研標簽,通過計算標簽關鍵詞詞向量之間的距離,進而獲得專家之間的科研領域相似度。該相似度用于相似專家的推薦。實驗表明,使用詞向量的方法計算專家相似度可以很好地反映專家研究領域、研究方向之間的相似性和相關性。
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【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.1;TP311.13

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