本文關(guān)鍵詞：科研社交網(wǎng)絡(luò)中基于聯(lián)合概率矩陣分解的科技論文推薦方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來(lái)隨著科研社交網(wǎng)絡(luò)中科技論文數(shù)量爆炸式的增長(zhǎng),科研人員很難高效地找到與之相關(guān)的科技論文,因此面向科研工作者的科技論文推薦方法應(yīng)運(yùn)而生。然而,傳統(tǒng)的科技論文推薦方法沒(méi)有充分挖掘科研社交網(wǎng)絡(luò)中廣泛存在的社會(huì)化信息,導(dǎo)致科技論文推薦質(zhì)量不高。為此,提出了一種科研社交網(wǎng)絡(luò)中基于聯(lián)合概率矩陣分解的科技論文推薦方法,在傳統(tǒng)概率矩陣分解的基礎(chǔ)上,融入了社會(huì)化標(biāo)簽信息和社會(huì)化群組信息來(lái)進(jìn)行科技論文推薦。為了驗(yàn)證所提方法的有效性,抓取了科研社交網(wǎng)絡(luò)CiteULike上的數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與其它傳統(tǒng)推薦方法相比較,所提方法在Precision和Recall兩個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)上均取得了較好的推薦結(jié)果,并且能夠應(yīng)用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集,具有良好的可擴(kuò)展性。
【作者單位】： 合肥工業(yè)大學(xué)科學(xué)技術(shù)研究院;合肥工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 科技論文推薦 科研社交網(wǎng)絡(luò) 聯(lián)合概率矩陣分解 推薦方法
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(71101042,71471054) 安徽省自然科學(xué)基金(1608085MG150)資助
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.3
【正文快照】： 到稿日期:2016-01-29返修日期:2016-06-02本文受?chē)?guó)家自然科學(xué)基金(71101042,71471054),安徽省自然科學(xué)基金(1608085MG150)資助。1引言隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及和飛速發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)從Web1.0時(shí)代步入Web2.0時(shí)代。Web2.0時(shí)代的最大特點(diǎn)就是互聯(lián)網(wǎng)上產(chǎn)生了大量由用戶(hù)自主生成的在線(xiàn)

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5 杜p，

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