基于引文網(wǎng)絡(luò)的文獻在線推薦系統(tǒng)研究和實現(xiàn).pdf

1、近幾年來學(xué)術(shù)文獻的飛速增長，僅2015年一年發(fā)表的論文數(shù)量就高達百萬篇，海量的文獻給研究者帶來了諸多可以參考的資源，但是如何從海量的文獻以較短的時間檢索到該領(lǐng)域的核心論文成為亟待解決的問題。在線文獻推薦系統(tǒng)旨在對于給定文獻或者檢索特定關(guān)鍵詞的時候，系統(tǒng)能夠以自動化實時的方式推薦合適的引文給用戶，從而提高研究者撰寫論文效率。
　　針對上述問題，本文設(shè)計了一種新的文獻在線推薦系統(tǒng)，實現(xiàn)文獻的在線實時推薦，該系統(tǒng)提供多種格式的種子文獻輸

2、入接口，根據(jù)用戶的輸入，以百度學(xué)術(shù)為入口，通過計算機6大主流數(shù)據(jù)庫構(gòu)建完整的文獻引用網(wǎng)絡(luò)，通過MCL算法進行引文網(wǎng)絡(luò)的聚類并且通過PageRank算法對引文的被引次數(shù)排名，以此來確定引文的主干方向和文章的權(quán)威性，挖掘出由種子文獻構(gòu)造的第一層核心文獻，然后，以第一層的核心文獻作為二次種子文獻進行二次數(shù)據(jù)挖掘，找出由第一層核心文獻構(gòu)造的二層參考文獻引用網(wǎng)絡(luò)和引用第一層核心文獻構(gòu)造的最新文獻引用網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)成完整的一個引文網(wǎng)絡(luò)。綜合以上結(jié)果，系統(tǒng)

3、最終以可視化的方式進行文獻推薦結(jié)果的展示，方便學(xué)術(shù)研究。
　　該系統(tǒng)主要包含五個模塊，分別是參考文獻列表提取模塊，主要是實現(xiàn)參考文獻的標題、作者、出版日期等元素的分離;引用網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)獲取模塊，主要實現(xiàn)參考文獻引用網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建;參考文獻引用網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)挖掘模塊，主要實現(xiàn)的是在已有的引用網(wǎng)絡(luò)上通過數(shù)據(jù)挖掘的方法找出該領(lǐng)域的核心文獻;最后兩個模塊是文獻在線推薦系統(tǒng)的可視化模塊，和用戶個人模塊。
　　最后從文獻在線推薦的效果上來看，該系