融合相关性与多样性的学术论文推荐方法研究

发布时间：2018-08-14 20:12

【摘要】：[目的/意义]提出一种基于潜在语义分析和最大边缘相关性的方法,向用户推荐具有高相关多样性的学术论文。[方法/过程]首先采用潜在语义分析方法处理高维词项—文档空间和用户兴趣向量,取相似度大于阈值的文献形成备选相关文献集;然后根据信息新颖度的思想,利用引文分析方法计算备选文献的差异性;最后使用最大边缘相关性方法处理备选相关文献,形成冗余度小相关多样性高的推荐论文集。[结果/结论]实验结果表明,该方法的推荐准确率和多样性优于其他两种基准方法。[局限]随着文本数据维数增加,算法的时间复杂度增加,耗时增加。
[Abstract]:Objective / significance A method based on latent semantic analysis and maximum edge correlation is proposed to recommend academic papers with high correlation and diversity to users. [method / process] first, the potential semantic analysis method is used to deal with high-dimensional word items-document space and user interest vector, and the literature whose similarity is greater than threshold is taken to form alternative relevant literature set, and then according to the idea of information novelty, The citation analysis method is used to calculate the difference of the alternative literature, and the maximum edge correlation method is used to deal with the alternative related literature, which forms the recommended papers with low redundancy and high diversity. [results / conclusion] the experimental results show that the accuracy and diversity of the proposed method are superior to those of the other two benchmark methods. As the dimension of text data increases, the time complexity and time consumption of the algorithm increase.
【作者单位】：天津城建大学图书馆;
【分类号】：G353.1

【参考文献】

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