多维度融合的引文推荐算法

发布时间：2021-02-28 22:15

　　随着互联网的高速发展和广泛普及,社会上各个领域的科研水平都在不断提高。科学技术迅猛发展,而科技文献就是其中的重要产物。在这个过程中,科技文献的数量在与日俱增。如何从庞大的文献资料库中获取到学者们所需的文献,是目前相关研究者急需解决的一个问题。面对这样一个问题,推荐系统应运而生,并成为大数据时代不可或缺的组成部分。近年来,引文推荐在学术领域受到越来越多的科研人员关注,成为学术领域和商业领域的研究热点。目前引文推荐的相关方法考虑引文的特征单一,大多是从某个属性或指标进行分析,而现实中引文关系错综复杂,单一辨识指标或属性的评价容易存在偏差,缺乏对引文进行整体性的分析考虑。因此,综合考虑维度成为学者研究引文推荐的一个思路。本文针对引文推荐展开了相关的研究工作,提出了多维度融合的引文推荐算法。主要的研究工作如下:1.本文基于文献被引用关系网络图,对文献差异性、时间性和高质量新文献低被引3个问题进行了考量,并提出New-PR算法对文献进行重要性分析。实验结果表明,New-PR算法所推荐的文献,在发表时间和未来被引用量两个评价指标上的表现,显然优于原始算法的推荐结果。2.本文运用特征词、模式识别的方... 

【文章来源】：华南理工大学广东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：63 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

基于New-PR算法的Top10的发表年份

基于原始PageRank算法的Top10的发表年份

基于New-PR算法的Top10结果的未来被引用量

【参考文献】：
期刊论文
[1]基础设施网络上PageRank算法的应用[J]. 李泽荃,郭作星,申咪.  计算机应用与软件. 2018(11)
[2]复杂网络中Top-k影响力节点的识别算法[J]. 宋甲秀,杨晓翠,张曦煌.  计算机科学与探索. 2018(06)
[3]期刊影响力指数与影响因子评价国际期刊的比较研究[J]. 伍军红,孙秀坤,孙隽,肖宏.  编辑学报. 2017(05)
[4]基于用户偏好与语言模型的个性化引文推荐[J]. 刘亚宁,严睿,闫宏飞.  中文信息学报. 2016(02)
[5]单篇学术论文评价研究现状与发展趋势[J]. 白如江,杨京,王效岳.  情报理论与实践. 2015(11)
[6]学术文献引文推荐研究进展[J]. 陈海华,孟睿,陆伟.  图书情报工作. 2015(15)
[7]基于复杂网络理论的水网节点重要性评价研究[J]. 刘忠华,于华,杨方廷.  中国科学:技术科学. 2014(12)
[8]数字出版时代的科学论文综合评价研究[J]. 王贤文,刘趁,毛文莉.  中国科技期刊研究. 2014(11)
[9]基于随机游走算法的社会化标签的用户推荐[J]. 王海雷,俞学宁.  计算机工程与设计. 2013(07)
[10]面向科技文献的混合语义信息抽取方法研究[J]. 冷伏海,白如江,祝清松.  图书情报工作. 2013(11)

硕士论文
[1]复杂网络重要节点识别方法研究[D]. 荆云.河南师范大学 2017



本文编号：3056535