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文檔簡介
1、推薦系統(tǒng)在社交領域和電子商務領域的成功應用,推動了推薦系統(tǒng)的研究熱,大量的推薦系統(tǒng)算法開始涌現(xiàn)出來。但是,在科技論文推薦領域,相關研究還甚少??萍颊撐牡摹靶畔⒈ā眴栴}同樣需要得到有效的解決。
本文基于引證網(wǎng)絡,深入研究現(xiàn)有推薦系統(tǒng)算法在科技論文推薦領域的應用。同時,總結(jié)各種算法的優(yōu)劣,并在探索了相應的改進措施后,基于原有算法提出了多種新的算法,并通過大量的實驗證明了算法改進措施的有效性,以及新算法的可行性,最后成功的提高了科
2、技論文推薦的質(zhì)量。本文的具體工作如下:
1.分析經(jīng)典協(xié)同過濾系統(tǒng)在科技論文推薦上的不足之處,然后通過加入了PageRank排名算法,將協(xié)同過濾系統(tǒng)改進為基于“帶權(quán)”引證網(wǎng)絡的推薦系統(tǒng),以區(qū)分引證網(wǎng)絡中的重要性論文和非重要性論文,進而提高推薦論文的質(zhì)量和推薦精確性,并用實驗證明算法效率的提升程度。
2.詳細分析了鏈路預測的相似性指標在引證網(wǎng)絡中使用時所存在的問題,然后探討了論文源節(jié)點的出度、目的節(jié)點的入度、“同被引論文
3、”關系和“共引論文”關系對相似性的影響,進而提出了“基于引證網(wǎng)絡的論文相似性指標”,最后通過三組實驗驗證了提出的指標在引證網(wǎng)絡中的鏈路預測的有效性。
3.應用傳統(tǒng)的物質(zhì)擴散和熱傳導方法做科技論文推薦,并做簡要分析。然后分析并改進了物質(zhì)擴散的初始資源配置問題,提出了科技論文合作者之間的“合作相似度”。在物質(zhì)擴散的初始資源配置問題上,本文將初始資源分配與PageRank值相結(jié)合用于區(qū)分各篇重要性不同的科技論文。在合作相似度上,本文
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