学术社交平台论文推荐方法

发布时间：2017-10-17 20:36

  本文关键词：学术社交平台论文推荐方法

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【摘要】：基于搜索学术论文对研究者造成的困扰问题,在学术论文聚合平台基础上提出一种学术社交平台相似论文推荐方法,给出了推荐方法的总体架构及各部分的详细设计方案。该方法首先使用ANSJ对论文数据集中的论文进行分词并统计词条的TF-IDF,使用这些词条表示该论文的关键信息。其次使用Word2Vec把每一篇论文映射到一个高维向量,使用余弦相似度公式计算其与用户查询论文间的相似度,根据相似度结果高低生成论文推荐列表。最后在SCHOLAT论文数据集上通过应用实例以及量化指标分析验证了该推荐方法的有效性。
【作者单位】： 广东技术师范学院计算机科学学院;广东技术师范学院计算机网络中心;华南师范大学计算机科学学院;
【关键词】： 学术社交平台 论文检索 相似论文 推荐方法
【基金】：国家自然科学基金(编号:61272067,61370229) 广东省自然基金团队研究项目(编号:S2012030006242) 广东省自然科学基金-博士科研启动项目(编号:2014A030310238) 广东省科技计划项目(编号:2015B010109003)资助
【分类号】：TP391.3
【正文快照】： 1引言学术社交网络平台主要面向科研工作者,旨在为全球科研工作者提供学术信息服务。平台提供便利的条件让科研工作者发布个人学术信息,搜索、分享和推荐相关学术研究成果并追踪感兴趣领域的最新研究动态。学术社交网络平台也能使科研工作者可以跨地域、跨单位、跨学科进行学，

本文编号：1050919