本文關(guān)鍵詞：基于信息需求變遷的時(shí)序引用文獻(xiàn)推薦技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著學(xué)術(shù)文獻(xiàn)數(shù)量的急劇增加,幫助科研人員在海量文獻(xiàn)中高效地找到所需要的引用文獻(xiàn)成了一個(gè)迫在眉睫的任務(wù),引用文獻(xiàn)推薦技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生,并迅速得到了信息搜索、知識(shí)工程等領(lǐng)域研究者的廣泛關(guān)注。然而,傳統(tǒng)文獻(xiàn)推薦研究忽視了引用文獻(xiàn)推薦任務(wù)的時(shí)間動(dòng)態(tài)因素,不能準(zhǔn)確反映用戶真實(shí)信息需求,導(dǎo)致引用文獻(xiàn)推薦質(zhì)量下降。本文針對(duì)引用文獻(xiàn)推薦中信息需求動(dòng)態(tài)變化的特點(diǎn),首次提出“時(shí)序引用文獻(xiàn)推薦”(Chronological Citation Recommendation, CCR)方法。CCR構(gòu)建基于信息需求變遷(Information-need Shifting, InS)的三層建模體系。第一層建模完成時(shí)序相關(guān)的動(dòng)態(tài)信息抽取和構(gòu)建：①從文本內(nèi)容角度,在主題層次上,使用結(jié)合有監(jiān)督學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)主題建模(Dynamic Topic Modeling with Supervised Learning, DTM-SL)手段對(duì)“時(shí)間變化”進(jìn)行建模；②從引用關(guān)系角度,抽取了時(shí)間衰減的引用關(guān)系信息。第二層建模完成異構(gòu)動(dòng)態(tài)信息集成和動(dòng)態(tài)推薦特征構(gòu)建,有兩個(gè)解決方案：①動(dòng)態(tài)主題/引用影響力模型,采用一個(gè)循環(huán)迭代模型在不同的時(shí)間片上生成一系列的引用文獻(xiàn)推薦列表；②基于動(dòng)態(tài)學(xué)術(shù)信息異構(gòu)圖(Dynamic Scientific Information Heterogenous Graph, DSIHG)的圖挖掘方法,利用基于“元路徑”的“隨機(jī)游走”算法,實(shí)現(xiàn)異構(gòu)信息融合和動(dòng)態(tài)推薦特征的構(gòu)建。第三層建模完成動(dòng)態(tài)推薦特征集成和權(quán)重優(yōu)化,利用基于排序?qū)W習(xí)的信息需求變體建模(Information-need Variant Modeling based on Learning-to-Rank, InVM-L2R)在不同的時(shí)間片上訓(xùn)練了一系列學(xué)習(xí)模型,建模信息需求變體,對(duì)動(dòng)態(tài)特征權(quán)重在不同時(shí)間片上的變化進(jìn)行了有效捕捉,并最終生成不同時(shí)間片上的推薦列表。通過在跨越60年的美國計(jì)算機(jī)協(xié)會(huì)的英文文獻(xiàn)語料庫上的一系列實(shí)驗(yàn),證明了CCR方法相較于傳統(tǒng)文獻(xiàn)推薦模型,能夠顯著提高推薦質(zhì)量,更有效地幫助使用者獲得需要的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)。目前CCR已經(jīng)服務(wù)于中美合作的科研項(xiàng)目,將在美國高校的課堂環(huán)境中得到應(yīng)用。CCR將InS納入研究視野,對(duì)文獻(xiàn)推薦研究領(lǐng)域是重要的理論創(chuàng)新；CCR方法對(duì)比傳統(tǒng)的引用文獻(xiàn)推薦方法具有顯著的優(yōu)勢,這對(duì)文獻(xiàn)推薦做出了重要的方法創(chuàng)新。CCR對(duì)于探索性研究,跨學(xué)科研究以及學(xué)術(shù)綜述研究等有重要理論意義和現(xiàn)實(shí)意義。
【關(guān)鍵詞】：信息需求變遷 引用文獻(xiàn)推薦 動(dòng)態(tài)主題模型 有監(jiān)督學(xué)習(xí) 學(xué)術(shù)異構(gòu)圖 圖挖掘 排序?qū)W習(xí)
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：G254
【目錄】：

• 創(chuàng)新點(diǎn)摘要5-7
• 摘要7-9
• ABSTRACT9-14
• 第1章 緒論14-30
• 1.1 研究背景14-16
• 1.2 研究現(xiàn)狀16-18
• 1.3 基于信息需求變遷的時(shí)序引用文獻(xiàn)推薦18-27
• 1.3.1 核心概念18-23
• 1.3.2 基于信息需求變遷的三層建模體系23-26
• 1.3.3 研究依托項(xiàng)目26-27
• 1.4 研究意義27-28
• 1.5 論文的主要工作和組織結(jié)構(gòu)28-30
• 第2章 研究領(lǐng)域概述30-61
• 2.1 信息需求研究綜述30-31
• 2.2 引用文獻(xiàn)推薦研究綜述31-39
• 2.2.1 基于用戶模型的引用文獻(xiàn)推薦32-34
• 2.2.2 基于關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的引用文獻(xiàn)推薦34-35
• 2.2.3 基于文本內(nèi)容的引用文獻(xiàn)推薦35-37
• 2.2.4 基于引用動(dòng)機(jī)的引用文獻(xiàn)推薦37-39
• 2.3 引用文獻(xiàn)推薦常見技術(shù)綜述39-58
• 2.3.1 基于文本內(nèi)容的信息技術(shù)39-48
• 2.3.2 基于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的鏈接分析48-51
• 2.3.3 時(shí)間相關(guān)的信息檢索技術(shù)51-53
• 2.3.4 引用文獻(xiàn)推薦的常用評(píng)價(jià)指標(biāo)53-58
• 2.4 本章小結(jié)58-61
• 第3章 時(shí)序相關(guān)的動(dòng)態(tài)信息抽取和構(gòu)建61-102
• 3.1 引言61-62
• 3.2 結(jié)合有監(jiān)督學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)主題建模62-95
• 3.2.1 引言62-65
• 3.2.2 相關(guān)研究65-67
• 3.2.3 結(jié)合有監(jiān)督學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)主題模型67-78
• 3.2.4 結(jié)合有監(jiān)督學(xué)習(xí)的文檔影響力模型78-88
• 3.2.5 結(jié)合有監(jiān)督學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)主題建模實(shí)驗(yàn)88-95
• 3.3 時(shí)間衰減的引用關(guān)系信息抽取95-100
• 3.3.1 相關(guān)研究95-97
• 3.3.2 基于時(shí)間衰減的引用關(guān)系信息97-100
• 3.4 本章小結(jié)100-102
• 第4章 異構(gòu)動(dòng)態(tài)信息有機(jī)融合和動(dòng)態(tài)推薦特征構(gòu)建102-159
• 4.1 引言102-103
• 4.2 動(dòng)態(tài)主題/引用影響力模型103-123
• 4.2.1 相關(guān)研究104-106
• 4.2.2 模型描述106-116
• 4.2.3 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果116-121
• 4.2.4 實(shí)驗(yàn)分析121-123
• 4.3 基于動(dòng)態(tài)學(xué)術(shù)信息異構(gòu)圖的圖挖掘123-157
• 4.3.1 相關(guān)研究124-126
• 4.3.2 動(dòng)態(tài)學(xué)術(shù)信息異構(gòu)圖定義126-137
• 4.3.3 基于“元路徑”的動(dòng)態(tài)推薦特征構(gòu)建137-150
• 4.3.4 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果150-156
• 4.3.5 實(shí)驗(yàn)分析156-157
• 4.4 本章小結(jié)157-159
• 第5章 動(dòng)態(tài)推薦特征集成和權(quán)重優(yōu)化159-178
• 5.1 引言159-160
• 5.2 相關(guān)研究160-163
• 5.3 信息需求變體的排序?qū)W習(xí)訓(xùn)練163-170
• 5.3.1 排序?qū)W習(xí)方法基本框架和應(yīng)用結(jié)構(gòu)163-167
• 5.3.2 信息需求變遷的推薦排序建模167-169
• 5.3.3 推薦排序的優(yōu)化算法169-170
• 5.4 實(shí)驗(yàn)以及結(jié)果分析170-177
• 5.4.1 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果170-176
• 5.4.2 實(shí)驗(yàn)分析176-177
• 5.5 本章小結(jié)177-178
• 第6章 時(shí)序引用文獻(xiàn)推薦的應(yīng)用178-188
• 6.1 引言178
• 6.2 基于開放教育資源的協(xié)作閱讀環(huán)境178-187
• 6.2.1 應(yīng)用背景178-180
• 6.2.2 基于開放教育資源的協(xié)作閱讀環(huán)境概述180-183
• 6.2.3 時(shí)序引用文獻(xiàn)推薦的應(yīng)用模式183-186
• 6.2.4 基于開放教育資源的協(xié)作閱讀環(huán)境系統(tǒng)的相關(guān)評(píng)估實(shí)驗(yàn)186-187
• 6.3 本章小結(jié)187-188
• 第7章 總結(jié)與展望188-191
• 7.1 總結(jié)188-189
• 7.2 展望189-191
• 參考文獻(xiàn)191-218
• 附錄1 動(dòng)態(tài)主題/引用影響力模型在各時(shí)間片上的詳細(xì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果218-222
• 附錄2 基于“元路徑”的動(dòng)態(tài)推薦特征在各時(shí)間片上的詳細(xì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果222-231
• 附錄3 最終完成信息需求變遷三層建模的CCR的詳細(xì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果231-233
• 攻讀學(xué)位期間公開發(fā)表論文233-235
• 致謝235-236
• 作者簡介236

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 孫志軍;薛磊;許陽明;王正;;深度學(xué)習(xí)研究綜述[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2012年08期

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 呂強(qiáng)龍;沖突與整合—中國數(shù)字出版產(chǎn)業(yè)鏈研究[D];復(fù)旦大學(xué);2013年

  本文關(guān)鍵詞：基于信息需求變遷的時(shí)序引用文獻(xiàn)推薦技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：432321