本文關(guān)鍵詞：科研文獻開放獲取系統(tǒng)中的推薦算法研究與應(yīng)用

  更多相關(guān)文章： 開放獲取系統(tǒng) 論文推薦 專家推薦 混合推薦算法

【摘要】：隨著開放獲取在科研領(lǐng)域的發(fā)展,科研工作者們越來越習(xí)慣通過網(wǎng)絡(luò)來進行文獻獲取和學(xué)術(shù)交流。如何在科研文獻數(shù)量呈現(xiàn)爆炸式增長的情況下,為用戶提供方便快捷的論文獲取方式,成為了新的科研環(huán)境下開放獲取系統(tǒng)面臨的巨大挑戰(zhàn)。論文推薦和專家推薦功能的引入能夠為用戶的論文發(fā)現(xiàn)和專家發(fā)現(xiàn)提供新的途徑。傳統(tǒng)的推薦方法多是以基于內(nèi)容的算法為主,而隨著開放獲取系統(tǒng)的發(fā)展,加入對收集的用戶行為數(shù)據(jù)的分析必將能增強系統(tǒng)的推薦效果。在這種情況下,傳統(tǒng)單一的推薦算法將無法滿足越來越多樣化的用戶需求,需要針對科研文獻開放獲取系統(tǒng)的獨特應(yīng)用場景進行創(chuàng)新和改進。本文在對傳統(tǒng)推薦算法進行了充分研究的基礎(chǔ)上,提出了一種將基于協(xié)同過濾的推薦算法與基于內(nèi)容的推薦算法結(jié)合的混合論文推薦算法。算法首先使用詞向量進行了論文內(nèi)容的比較,然后使用最近鄰模型進行用戶行為的比較,最后將論文內(nèi)容以及用戶行為對推薦結(jié)果的影響進行了綜合考慮,以得到最終的推薦結(jié)果。在論文推薦的基礎(chǔ)上,我們又研究實現(xiàn)了專家推薦算法,通過對專家間論文內(nèi)容相似度的比較,來進行專家相似度的計算以及相關(guān)專家的推薦。為了驗證本文算法的有效性,我們在公開數(shù)據(jù)集上將該混合算法與多種傳統(tǒng)推薦算法進行了對比,結(jié)果證明混合推薦算法在多種情況下都能有穩(wěn)定良好的表現(xiàn),且與對比算法相比推薦效果有所提升。另外,我們在基金委開放獲取系統(tǒng)中設(shè)計并實現(xiàn)了論文推薦和專家推薦的功能,其實現(xiàn)所采用的方法是基于本文算法的部分內(nèi)容,最后還實現(xiàn)了系統(tǒng)中論文成果錄入的功能,經(jīng)測試系統(tǒng)運行效果良好。
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.3

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 李穎基,彭宏,鄭啟倫,曾煒;自動分層推薦算法[J];計算機應(yīng)用;2002年11期

2 徐義峰;徐云青;劉曉平;;一種基于時間序列性的推薦算法[J];計算機系統(tǒng)應(yīng)用;2006年10期

3 余小鵬;;一種基于多層關(guān)聯(lián)規(guī)則的推薦算法研究[J];計算機應(yīng)用;2007年06期

4 張海玉;劉志都;楊彩;賈松浩;;基于頁面聚類的推薦算法的改進[J];計算機應(yīng)用與軟件;2008年09期

5 張立燕;;一種基于用戶事務(wù)模式的推薦算法[J];福建電腦;2009年03期

6 王晗;夏自謙;;基于蟻群算法和瀏覽路徑的推薦算法研究[J];中國科技信息;2009年07期

7 周珊丹;周興社;王海鵬;倪紅波;張桂英;苗強;;智能博物館環(huán)境下的個性化推薦算法[J];計算機工程與應(yīng)用;2010年19期

8 王文;;個性化推薦算法研究[J];電腦知識與技術(shù);2010年16期

9 張愷;秦亮曦;寧朝波;李文閣;;改進評價估計的混合推薦算法研究[J];微計算機信息;2010年36期

10 夏秀峰;代沁;叢麗暉;;用戶顯意識下的多重態(tài)度個性化推薦算法[J];計算機工程與應(yīng)用;2011年16期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 王韜丞;羅喜軍;杜小勇;;基于層次的推薦:一種新的個性化推薦算法[A];第二十四屆中國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會議論文集（技術(shù)報告篇）[C];2007年

2 唐燦;;基于模糊用戶心理模式的個性化推薦算法[A];2008年計算機應(yīng)用技術(shù)交流會論文集[C];2008年

3 秦國;杜小勇;;基于用戶層次信息的協(xié)同推薦算法[A];第二十一屆中國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會議論文集（技術(shù)報告篇）[C];2004年

4 周玉妮;鄭會頌;;基于瀏覽路徑選擇的蟻群推薦算法:用于移動商務(wù)個性化推薦系統(tǒng)[A];社會經(jīng)濟發(fā)展轉(zhuǎn)型與系統(tǒng)工程——中國系統(tǒng)工程學(xué)會第17屆學(xué)術(shù)年會論文集[C];2012年

5 蘇日啟;胡皓;汪秉宏;;基于網(wǎng)絡(luò)的含時推薦算法[A];第五屆全國復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)學(xué)術(shù)會議論文（摘要）匯集[C];2009年

6 梁莘q，

本文編號：1291162