一种知识驱动的个性化文献推荐方法

• 作者: 郐弘智 闫健卓 陈建辉
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 文献推荐 知识驱动 伪相关反馈 激活扩散
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 3603-3608
• 页数: 6页
• 分类号: TP181|TP182
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.12.018

摘要

由于用户兴趣和文献领域知识背景挖掘不充分的问题,往往检索不到满意的效果.基于这一观察,提出一种融合离线和在线知识驱动的个性化文献推荐方法.在离线状态下,该方法整合领域本体、同义词簇及知识标签构建多维领域知识图谱,并利用该知识图谱挖掘文献的主题分布及背景知识特性,构建文献语义树,完成知识解析.在此基础上,根据用户与目标文献在知识背景上的关联特性,通过基于伪相关反馈技术和激活扩散技术的用户知识需求建模、结合用户领域知识标签的目标文献知识建模,最终实现在线的基于用户和文献知识距离度量的个性化文献推荐.真实数据集上的对比实验结果显示,当前方法在推荐相关度和排序分等多种指标上都取得了更好的结果,验证了基于知识的文献推荐方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	闫健卓	北京工业大学信息学部	28	188	8.0	12.0
5	郐弘智	北京工业大学信息学部	1	2	1.0	1.0