科研社交網(wǎng)絡(luò)中的論文混合推薦方法研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，科研社交網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為科研人員交流其科技論文最方便和快捷的方式。但是隨著科研社交網(wǎng)絡(luò)中分享的科技論文越來越多，也產(chǎn)生了嚴(yán)重的信息過載問題。然而，推薦系統(tǒng)作為近年來的一個研究熱點，其可以通過向科研人員推薦科技論文，從而幫助科研人員便捷的查找符合其要求的科技論文。
　　目前，已有的科技論文推薦方法可以分為兩大類:基于內(nèi)容過濾的方法和協(xié)同過濾方法。現(xiàn)有的基于內(nèi)容過濾的方法大多只關(guān)注科技論文的內(nèi)容信息，而協(xié)同過濾方法

2、則考慮由科研人員提供的偏好信息。但是，由于上述傳統(tǒng)的科技論文推薦方法沒有考慮科研社交網(wǎng)絡(luò)中與科技論文相關(guān)的社會化信息，在已有的科研社交網(wǎng)絡(luò)情境下，上述方法都不能很好地向科研人員推薦科技論文。因此，我們迫切需要一種考慮社會化信息，并且結(jié)合基于內(nèi)容過濾和協(xié)同過濾的混合科技論文推薦方法。為此，本研究提出了一種結(jié)合基于內(nèi)容過濾和協(xié)同過濾的混合論文推薦方法，以避免單獨使用一種方法帶來的弊端，并且在混合方法中有效的融入了科研社交網(wǎng)絡(luò)中存在的標(biāo)簽等社