【摘要】：[目的/意義]提出一種基于潛在語義分析和最大邊緣相關(guān)性的方法,向用戶推薦具有高相關(guān)多樣性的學(xué)術(shù)論文。[方法/過程]首先采用潛在語義分析方法處理高維詞項—文檔空間和用戶興趣向量,取相似度大于閾值的文獻形成備選相關(guān)文獻集;然后根據(jù)信息新穎度的思想,利用引文分析方法計算備選文獻的差異性;最后使用最大邊緣相關(guān)性方法處理備選相關(guān)文獻,形成冗余度小相關(guān)多樣性高的推薦論文集。[結(jié)果/結(jié)論]實驗結(jié)果表明,該方法的推薦準(zhǔn)確率和多樣性優(yōu)于其他兩種基準(zhǔn)方法。[局限]隨著文本數(shù)據(jù)維數(shù)增加,算法的時間復(fù)雜度增加,耗時增加。
[Abstract]:Objective / significance A method based on latent semantic analysis and maximum edge correlation is proposed to recommend academic papers with high correlation and diversity to users. [method / process] first, the potential semantic analysis method is used to deal with high-dimensional word items-document space and user interest vector, and the literature whose similarity is greater than threshold is taken to form alternative relevant literature set, and then according to the idea of information novelty, The citation analysis method is used to calculate the difference of the alternative literature, and the maximum edge correlation method is used to deal with the alternative related literature, which forms the recommended papers with low redundancy and high diversity. [results / conclusion] the experimental results show that the accuracy and diversity of the proposed method are superior to those of the other two benchmark methods. As the dimension of text data increases, the time complexity and time consumption of the algorithm increase.
【作者單位】： 天津城建大學(xué)圖書館;
【分類號】：G353.1

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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【相似文獻】

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相關(guān)會議論文 前10條

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6 王U喕，

本文編號：2183990