基于异构信息网络的引文推荐方法研究

发布时间：2022-11-10 17:58

　　近年来,随着科学技术的蓬勃发展,学者们把撰写论文作为展示自己科研成果的重要手段,随之带来科研文献数量的飞速增长。因此,如何准确地、高效地为科研人员推荐参考文献是一个具有挑战性的任务。引文推荐旨在从庞大的文献数据库中智能化地为科研人员筛选出合适的参考文献。引文推荐算法拥有很强的实用价值和广泛的应用前景,它可以提高科研人员查找文献的效率,增强初学者对当前研究领域的认知,同时一定程度上降低错、漏引出现的概率。在引文推荐的问题中,可以利用文章间的多种信息来解决问题,这些信息往往都是异构的,因此,使用异构信息网络对引文推荐问题建模,可以更好地捕捉文章与文章间的联系,包括语义联系和结构联系。目前的引文推荐算法多从文章的语义相似度为基础,加以作者合作信息、文章出版商信息等,使用图模型进行建模,利用图的拓扑结构计算文章间的相似度以生成推荐列表。不同于图模型对文章的某个特征进行建模,异构信息网络不仅囊括特征内部的关系,也涵盖特征间的关系。本文将语义信息与结构信息通过异构信息网络融合,引入元结构的思想用于计算文章间的相似度,并且为不同的元结构赋予权重,提出了新的相似度计算指标,生成推荐列表。而后,为了解决... 

【文章页数】：78 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 异构信息网络的研究现状
        1.2.2 引文推荐的研究现状
    1.3 本文的研究内容及章节安排
第二章 相关理论与算法
    2.1 基于异构信息网络的相似性探索方法
        2.1.1 元路径
        2.1.2 元结构
    2.2 智能优化算法
        2.2.1 遗传算法
        2.2.2 粒子群优化算法
        2.2.3 模拟退火算法
        2.2.4 和声算法
    2.3 Skip-gram模型
    2.4 异构网络中的表示学习方法
    2.5 本章小结
第三章 基于元结构的引文推荐算法
    3.1 基于元结构引文推荐问题的定义
        3.1.1 符号表示
        3.1.2 异构信息网络的构建
    3.2 MS-AIOA算法实现过程
        3.2.1 基于元结构的相似度计算方法
        3.2.2 融合多种元结构的相似度计算
        3.2.3 算法流程
    3.3 实验结果与分析
        3.3.1 引文推荐的评价标准
        3.3.2 数据集
        3.3.3 实验对比
        3.3.4 实验结果分析
    3.4 本章小结
第四章 基于引文倾向的引文推荐算法
    4.1 基于引文倾向的引文推荐问题的定义
    4.2 基于引文倾向的引文推荐算法的实现过程
        4.2.1 基于引文倾向的随机游走
        4.2.2 文章的向量表示方法
        4.2.3 相似度计算
        4.2.4 算法流程
    4.3 实验结果及分析
        4.3.1 数据集
        4.3.2 对比算法
        4.3.3 实验分析
    4.4 本章小结
第五章 总结与展望
    5.1 总结
    5.2 展望
参考文献
附录A 图索引
Appendix A Figure Index
附录B 表格索引
Appendix B Table Index
致谢
攻读硕士期间的成果及参与的科研项目


【参考文献】：
期刊论文
[1]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)

硕士论文
[1]基于文本向量表示学习的引文推荐方法研究[D]. 李飞.西北农林科技大学 2018
[2]基于深度学习的个性化引文搜索推荐算法研究[D]. 陈志涛.西北农林科技大学 2018
[3]基于引文网络的文献在线推荐系统研究和实现[D]. 马丙超.大连理工大学 2016
[4]基于梯度渐进回归树的引文推荐方法研究[D]. 陈俊鹏.北京理工大学 2016
[5]基于社区和引用网络的学术推荐关键技术研究与实现[D]. 王萌星.北京邮电大学 2014



本文编号：3705047