【摘 要】
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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
【机 构】
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西北农林科技大学信息工程学院,西北工业大学自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(41771315,41301283,41371274);国家重点研发计划资助项目(2017YFC0403203);欧盟地平线2020研究与创新计划资助项目(GA:635750);陕西省自然科学基金面上项目(2017JM6059)
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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re
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