本文關(guān)鍵詞：基于圖計算的論文審稿自動推薦系統(tǒng)　出處：《計算機應(yīng)用研究》2016年03期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：針對傳統(tǒng)審稿方式所存在的問題,設(shè)計了基于TextRank圖算法思想的論文推薦系統(tǒng),以實現(xiàn)論文審稿分配過程的自動化。系統(tǒng)通過加入詞與詞之間的影響力計算以及多文檔集中逆文檔頻率IDF,實現(xiàn)關(guān)鍵詞抽取部分,并使用基于余弦向量值的計算對抽取出的關(guān)鍵詞向量進行相似度匹配,最后計算審稿人在各研究領(lǐng)域的影響力,實現(xiàn)論文的推薦。采用了綜合考察準確率、召回率的F值作為評測指標,驗證了該方法的有效性。在實際使用環(huán)境中,該系統(tǒng)具有較高的準確性與可靠性。
【作者單位】： 中國科學院計算機網(wǎng)絡(luò)信息中心;中國科學院大學;
【基金】：中國科學院計算機網(wǎng)絡(luò)信息中心“一三五”重點培育課題(CNIC_PY_1407)
【分類號】：TP391.3
【正文快照】： 0引言隨著信息技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,人們逐漸從信息匱乏的時代走入了信息過載的時代。作為信息消費者,如何從大量信息中找到自己感興趣的信息是一件很困難的事情;作為信息生產(chǎn)者,如何讓自己生產(chǎn)的信息脫穎而出,受到廣大用戶的關(guān)注,也是一件非常困難的事情[1]。無論是在電子商務(wù)

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