学术社交平台论文推荐方法
汤志康1
李春英2
汤庸3
黄泳航3
蔡奕彬3
1.广东技术师范学院计算机科学学院 广州 5106652.广东技术师范学院计算机网络中心 广州 510665;华南师范大学计算机科学学院 广州 5106313.华南师范大学计算机科学学院 广州 510631
摘要：基于搜索学术论文对研究者造成的困扰问题,在学术论文聚合平台基础上提出一种学术社交平台相似论文推荐方法,给出了推荐方法的总体架构及各部分的详细设计方案.该方法首先使用ANSJ对论文数据集中的论文进行分词并统计词条的TF-IDF,使用这些词条表示该论文的关键信息.其次使用Word2Vec把每一篇论文映射到一个高维向量,使用余弦相似度公式计算其与用户查询论文间的相似度,根据相似度结果高低生成论文推荐列表.最后在SCHOLAT论文数据集上通过应用实例以及量化指标分析验证了该推荐方法的有效性.
关键词：学术社交平台论文检索相似论文推荐方法
分类号：TP311(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(61272067,61370229)广东省自然基金团队研究项目(S2012030006242)广东省自然科学基金(2014A030310238)广东省科技计划(2015B010109003)
论文发表日期：2017-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 221-225 )
英文信息