基于社群发现的学术文献推荐系统的设计与实现

发布时间：2017-03-25 11:12

  本文关键词：基于社群发现的学术文献推荐系统的设计与实现，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：近年来,学术搜索引擎在科学研究活动中扮演着越来越重要的角色。学术搜索的一个重要问题是文献推荐。其主要任务是向用户推荐研究领域中最有价值的文献。在本文中,我们利用文献作者之间的合作关系以及文献之间的引用关系,通过结构分析来发现隐藏的相关文献,并推荐给用户。基于对引用-合作网络进行社群划分,我们提出了两种排序算法,分别是自适应算法和随机游走算法,这两种算法综合考虑了文本相似度、作者相似度、邻近度、影响力等多种因素来进行文献推荐。同时,基于微软学术的公开论文引用数据集,实现了一个文献推荐系统。我们招募了20名志愿者来对我们的算法进行性能评估。实验结果表明,我们提出的论文推荐算法优于PageRank等传统的搜索引擎算法。最后,我们通过实验验证了算法的效率,适用于大型的学术搜索引擎。
【关键词】：学术搜索 文献推荐 社交网络 引用-合作网络 社群发现
【学位授予单位】：南京大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.3
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-11
• 第一章 绪论11-17
• 1.1 引言11-12
• 1.2 研究背景12-14
• 1.2.1 学术搜索引擎12
• 1.2.2 社群分析12-13
• 1.2.3 复杂图13-14
• 1.3 研究动机14-15
• 1.4 本文主要工作15-16
• 1.5 本文组织结构16-17
• 第二章 相关工作17-26
• 2.1 搜索引擎17-18
• 2.2 社群分析18-21
• 2.2.1 GN算法18-19
• 2.2.2 层次聚类算法19-20
• 2.2.3 模块化度20
• 2.2.4 标记传播算法20-21
• 2.2.5 机器学习算法21
• 2.3 复杂网络21-24
• 2.3.1 复杂网络的定义21-23
• 2.3.2 复杂网络中的社群发现23-24
• 2.4 全文检索24-26
• 第三章 基于引用-合作网络社群分析的文献推荐算法26-38
• 3.1 引用-合作网络26-27
• 3.2 问题描述27-29
• 3.3 算法思想29
• 3.4 社群发现29-33
• 3.4.1 图的转化30-31
• 3.4.2 带权重的标记传播算法31-33
• 3.5 在线检索排序33-38
• 3.5.1 自适应的排序算法34-35
• 3.5.2 随机游走算法35-38
• 第四章 学术论文推荐系统的设计与实现38-51
• 4.1 数据集38
• 4.2 文本相似度38-39
• 4.3 实验设计与实现39-40
• 4.4 数据持久化模块40-42
• 4.5 索引构建模块42-46
• 4.5.1 提供源文件42
• 4.5.2 分词器处理42-43
• 4.5.3 语言处理组件处理43
• 4.5.4 索引组件处理43-45
• 4.5.5 对索引的查询45-46
• 4.6 图的构建模块46-47
• 4.7 社群发现模块47-48
• 4.8 排序策略模块48
• 4.9 个性化信息显示模块48
• 4.10 图形界面48-50
• 4.11 本章小结50-51
• 第五章 性能分析与评估51-57
• 5.1 PageRank算法51
• 5.2 对比试验51-52
• 5.3 系统参数52
• 5.4 性能分析52-57
• 第六章 总结与展望57-58
• Bibliography58-61
• 简历与科研成果61-62
• 致谢62-63

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本文编号：267108