本文選題：學術專家推薦　切入點：H參數(shù)　出處：《智能系統(tǒng)學報》2012年04期

【摘要】：在學術社區(qū)提供的服務中,對于研究者特別是青年研究者來說,專家推薦是一個必不可少的部分.目前提供學術信息服務的所有中文搜索引擎中,都沒有提供用戶感興趣的專家推薦服務.因此,提出了一個面向?qū)W術社區(qū)的專家推薦模型.使用改進的H參數(shù)對學者n年時間內(nèi)發(fā)表的論文成果進行量化,獲取專家列表;使用概率主題模型從作者發(fā)表的論文中提取主題向量作為學者的研究方向;根據(jù)矩陣奇異值分解對構建的詞項-文檔矩陣進行降維,進而生成詞項-詞項關系矩陣,實現(xiàn)對搜索關鍵詞的查詢擴展,并計算查詢擴展向量與作者主題向量之間的相關度,根據(jù)相關度大小進行排序推薦.在SCHOLAT(學者網(wǎng))數(shù)據(jù)集上驗證模型的有效性,實驗結(jié)果表明提出的模型達到了預期的效果.
[Abstract]:Expert recommendation is an essential part of the services provided by the academic community, especially young researchers. Therefore, an expert recommendation model for the academic community is proposed. The improved H parameter is used to quantify the results of the papers published within a period of n years, and the list of experts is obtained. Using the probabilistic topic model to extract the topic vector from the paper published by the author as the research direction, according to the singular value decomposition of the matrix to reduce the dimension of the word-document matrix, and then to generate the word-to-word relationship matrix. The query expansion of search keywords is realized, and the correlation between the query expansion vector and the author topic vector is calculated, and the ranking recommendation is made according to the correlation degree. The validity of the model is verified on the Scholarnet data set. The experimental results show that the proposed model achieves the desired results.
【作者單位】： 肇慶學院計算機學院;華南師范大學計算機學院;廣東技術師范學院計算機學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(60970044) 廣東省科技計劃資助項目(2010B010600031) 廣州市科技計劃資助項目(2010J-D00511)
【分類號】：TP393.09

【參考文獻】

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【共引文獻】

相關期刊論文 前10條

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【二級參考文獻】

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【相似文獻】

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相關博士學位論文 前10條

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本文編號：1691406