一种改进的个性化查询引文推荐方法

• 作者: 刘斌 张宏鸣 李飞 蔡晓妍 郭蓝天
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 多关系图 词向量 查询向量 带重启的随机游走 个性化推荐
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 2289-2293
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.02.0086

摘要

为充分利用文本内容的上下文信息,结合图模型及查询向量的构建方法,提出一种融合查询内容信息的个性化引文推荐方法.通过三种论文信息构建三层图模型,并在不同层上设置不同参数,调整节点向不同层次的跳转概率;利用word2vec技术构建的查询向量,可以有效利用文本上下文内容信息,使相似的文章在距离上更加接近,进而对候选文章进行评分预测与论文推荐.在association of computational linguistics anthology network数据集上进行计算分析,相同查询下与原有的方法相比在recall@N上平均提高约7％,在NDCG@N上平均提高约11％.实验结果表明该方法可以使引文推荐的质量得到有效的提升,能够获得较好的推荐效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘斌	西北农林科技大学信息工程学院	50	217	8.0	12.0
2	张宏鸣	西北农林科技大学信息工程学院	31	204	7.0	13.0
3	蔡晓妍	西北工业大学自动化学院	11	476	8.0	11.0
4	李飞	西北农林科技大学信息工程学院	13	75	6.0	8.0
5	郭蓝天	西北工业大学自动化学院	6	36	3.0	6.0