基于知識脈絡的科技論文推薦.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，人們獲取信息的渠道越來越多，信息爆炸問題也越來越嚴重。在科研領域中學術論文不但數(shù)量巨大而且領域眾多，科研工作者需要花費越來越多的精力從眾多的學術資源中找到感興趣的論文，科技文獻的信息爆炸問題需要得到有效解決。
　　推薦系統(tǒng)是當前解決科技文獻信息超載問題的有效方法。針對當前科技論文推薦算法推薦準確度不高的問題，本文提出一種基于知識脈絡的科技論文推薦方法：抽取關鍵詞及其語義關系構建知識脈絡，基于知識脈絡計算用戶與

2、論文之間的相似度實現(xiàn)對用戶推薦相關科技論文。首先以科技論文中給出的關鍵詞為核心，分別從字形構成以及語義層面上抽取了關鍵詞之間的同義關系、上下位關系以及共現(xiàn)關系，并以關鍵詞為結點、關鍵詞之間的關系為邊，構建科技論文知識脈絡；然后，將論文關鍵詞作為用戶興趣的顯著標識，將用戶和論文資源分別表示為關鍵詞向量；最后，通過關鍵詞向量間的語義相似性來衡量用戶與論文之間的相似度，而關鍵詞之間的相似性則利用其在知識脈絡中語義距離來衡量，從而在知識脈絡上確