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文檔簡(jiǎn)介
1、推薦系統(tǒng)在社交領(lǐng)域和電子商務(wù)領(lǐng)域的成功應(yīng)用,推動(dòng)了推薦系統(tǒng)的研究熱,大量的推薦系統(tǒng)算法開始涌現(xiàn)出來(lái)。但是,在科技論文推薦領(lǐng)域,相關(guān)研究還甚少。科技論文的“信息爆炸”問(wèn)題同樣需要得到有效的解決。
本文基于引證網(wǎng)絡(luò),深入研究現(xiàn)有推薦系統(tǒng)算法在科技論文推薦領(lǐng)域的應(yīng)用。同時(shí),總結(jié)各種算法的優(yōu)劣,并在探索了相應(yīng)的改進(jìn)措施后,基于原有算法提出了多種新的算法,并通過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)證明了算法改進(jìn)措施的有效性,以及新算法的可行性,最后成功的提高了科
2、技論文推薦的質(zhì)量。本文的具體工作如下:
1.分析經(jīng)典協(xié)同過(guò)濾系統(tǒng)在科技論文推薦上的不足之處,然后通過(guò)加入了PageRank排名算法,將協(xié)同過(guò)濾系統(tǒng)改進(jìn)為基于“帶權(quán)”引證網(wǎng)絡(luò)的推薦系統(tǒng),以區(qū)分引證網(wǎng)絡(luò)中的重要性論文和非重要性論文,進(jìn)而提高推薦論文的質(zhì)量和推薦精確性,并用實(shí)驗(yàn)證明算法效率的提升程度。
2.詳細(xì)分析了鏈路預(yù)測(cè)的相似性指標(biāo)在引證網(wǎng)絡(luò)中使用時(shí)所存在的問(wèn)題,然后探討了論文源節(jié)點(diǎn)的出度、目的節(jié)點(diǎn)的入度、“同被引論文
3、”關(guān)系和“共引論文”關(guān)系對(duì)相似性的影響,進(jìn)而提出了“基于引證網(wǎng)絡(luò)的論文相似性指標(biāo)”,最后通過(guò)三組實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了提出的指標(biāo)在引證網(wǎng)絡(luò)中的鏈路預(yù)測(cè)的有效性。
3.應(yīng)用傳統(tǒng)的物質(zhì)擴(kuò)散和熱傳導(dǎo)方法做科技論文推薦,并做簡(jiǎn)要分析。然后分析并改進(jìn)了物質(zhì)擴(kuò)散的初始資源配置問(wèn)題,提出了科技論文合作者之間的“合作相似度”。在物質(zhì)擴(kuò)散的初始資源配置問(wèn)題上,本文將初始資源分配與PageRank值相結(jié)合用于區(qū)分各篇重要性不同的科技論文。在合作相似度上,本文
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