如今,論文推薦系統(tǒng)會(huì)根據(jù)用戶的個(gè)性化檢索需求向用戶推薦學(xué)術(shù)論文。通常,論文推薦系統(tǒng)首先會(huì)分析用戶輸入的關(guān)鍵詞,然后向用戶推薦學(xué)術(shù)論文。事實(shí)上,一篇學(xué)術(shù)論文可能只包含用戶部分查詢的關(guān)鍵詞。因此,論文推薦系統(tǒng)需要向用戶推薦一組覆蓋所有查詢關(guān)鍵詞的論文集合。然而,現(xiàn)有的論文推薦系統(tǒng)僅使用關(guān)鍵詞匹配技術(shù)進(jìn)行論文推薦,而忽略了不同論文之間研究內(nèi)容的相關(guān)性。因此,現(xiàn)有的論文推薦系統(tǒng)可能會(huì)向用戶推薦一組來自不同研究領(lǐng)域的論文集合;并且,這組論文集合不能滿足用戶對(duì)某個(gè)領(lǐng)域或主題進(jìn)行深入和持續(xù)性研究的潛在需求。幸運(yùn)的是,文獻(xiàn)引證關(guān)系圖中引用關(guān)系對(duì)構(gòu)建論文之間的相關(guān)性（相關(guān)關(guān)系）提供了一種有效的方式。因此,本文基于現(xiàn)有的文獻(xiàn)引證關(guān)系圖提出并設(shè)計(jì)兩種不同的論文推薦方法。這兩種論文推薦方法主要的研究內(nèi)容如下:（1）基于無向文獻(xiàn)引證關(guān)系圖的關(guān)鍵詞驅(qū)動(dòng)和流行度感知的論文推薦方法。目前,現(xiàn)有的論文推薦系統(tǒng)主要根據(jù)用戶輸入的關(guān)鍵詞進(jìn)行論文推薦,但是這種論文推薦過程忽略了論文之間研究內(nèi)容的相關(guān)性。鑒于此缺點(diǎn),本文首先提出了一種基于無向文獻(xiàn)引證關(guān)系圖的關(guān)鍵詞驅(qū)動(dòng)和流行度感知的論文推薦方法,即,PR_keyword... 

【文章來源】：曲阜師范大學(xué)山東省

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

不同方法推薦的節(jié)點(diǎn)數(shù)目

第3章基于無向文獻(xiàn)引證關(guān)系圖的關(guān)鍵詞驅(qū)動(dòng)和流行度感知的論文推薦方法23(a)關(guān)鍵詞集合A中計(jì)算時(shí)間(b)關(guān)鍵詞集合B中計(jì)算時(shí)間(c)關(guān)鍵詞集合C中計(jì)算時(shí)間圖3.9不同方法計(jì)算時(shí)間分析3-5.不同方法的準(zhǔn)確度。在實(shí)驗(yàn)中，我們比較了三種不同論文推薦方法的準(zhǔn)確度。如圖3.10所示，在不同的關(guān)鍵詞查詢情況下，Paper-Random方法和Paper-Greedy方法推薦結(jié)果的準(zhǔn)確度都在5%~45%之間，PRkeyword+pop方法推薦結(jié)果的準(zhǔn)確度均為100%。因此，PRkeyword+pop方法的推薦結(jié)果可以更好地滿足用戶的檢索需求。

第3章基于無向文獻(xiàn)引證關(guān)系圖的關(guān)鍵詞驅(qū)動(dòng)和流行度感知的論文推薦方法24(a)關(guān)鍵詞集合A中準(zhǔn)確度(b)關(guān)鍵詞集合B中準(zhǔn)確度(c)關(guān)鍵詞集合C中準(zhǔn)確度圖3.10不同方法的準(zhǔn)確度分析3-6.不同方法的召回率和F1-score。在實(shí)驗(yàn)中，我們首先比較了不同論文推薦方法在關(guān)鍵詞集合C中召回率。由圖3.6可知，PRkeyword+pop方法推薦的論文數(shù)量不超過30篇，所以RW方法和RWR方法中推薦的論文數(shù)量都分別設(shè)置為10篇、20篇和30篇，并且這兩種方法的召回率分別取這三個(gè)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的平均值。如圖3.11(a)所示，在相同關(guān)鍵詞查詢情況下，PRkeyword+pop方法的召回率在4%~21%之間；Paper-Random方法和Paper-Greedy方法的召回率都在39%~54%之間；RW方法和RWR方法的召回率都低于9.5%。此外，當(dāng)查詢關(guān)鍵詞的數(shù)量不等于3時(shí)，RW方

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3116037