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摘要:
本文提出了一种基于标题与摘要语义关系的融合网络模型进行论文推荐.首先,在词级子网络中,探究论文中标题与摘要的语义关系,得到论文的句级特征表示.其次,将词级子网络获取的信息输入到句级融合子网络中,对用户阅读偏好进行建模,最终得到为科研人员推荐的学术论文列表.在CiteULike-a数据集上的实验结果表明,本文所提方法较其他传统推荐方法取得了更好的结果,验证了该方法的有效性.
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文献信息
篇名 一种基于标题与摘要语义的学术论文推荐方法
来源期刊 数字技术与应用 学科
关键词 论文推荐系统 注意力机制 语义分析 长短时神经网络
年,卷(期) 2021,(5) 所属期刊栏目 算法分析
研究方向 页码范围 97-99
页数 3页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.19695/j.cnki.cn12-1369.2021.05.32
五维指标
传播情况
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引文网络
引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
论文推荐系统
注意力机制
语义分析
长短时神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
数字技术与应用
月刊
1007-9416
12-1369/TN
16开
天津市
6-251
1983
chi
出版文献量(篇)
20434
总下载数(次)
106
总被引数(次)
35701
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