基于知識脈絡(luò)的科技論文推薦.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，人們獲取信息的渠道越來越多，信息爆炸問題也越來越嚴重。在科研領(lǐng)域中學(xué)術(shù)論文不但數(shù)量巨大而且領(lǐng)域眾多，科研工作者需要花費越來越多的精力從眾多的學(xué)術(shù)資源中找到感興趣的論文，科技文獻的信息爆炸問題需要得到有效解決。
　　推薦系統(tǒng)是當前解決科技文獻信息超載問題的有效方法。針對當前科技論文推薦算法推薦準確度不高的問題，本文提出一種基于知識脈絡(luò)的科技論文推薦方法：抽取關(guān)鍵詞及其語義關(guān)系構(gòu)建知識脈絡(luò)，基于知識脈絡(luò)計算用戶與

2、論文之間的相似度實現(xiàn)對用戶推薦相關(guān)科技論文。首先以科技論文中給出的關(guān)鍵詞為核心，分別從字形構(gòu)成以及語義層面上抽取了關(guān)鍵詞之間的同義關(guān)系、上下位關(guān)系以及共現(xiàn)關(guān)系，并以關(guān)鍵詞為結(jié)點、關(guān)鍵詞之間的關(guān)系為邊，構(gòu)建科技論文知識脈絡(luò)；然后，將論文關(guān)鍵詞作為用戶興趣的顯著標識，將用戶和論文資源分別表示為關(guān)鍵詞向量；最后，通過關(guān)鍵詞向量間的語義相似性來衡量用戶與論文之間的相似度，而關(guān)鍵詞之間的相似性則利用其在知識脈絡(luò)中語義距離來衡量，從而在知識脈絡(luò)上確