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基于效能的学术资源推荐算法研究

梁莘燊  刘莹  
【摘要】:随着互联网上信息的迅猛增长,在学术界和工业界,推荐系统的研究和应用越来越受到科研人员的重视。它提供了一种主动向用户提供个性化信息的方法。在学术文献推荐领域,现有的推荐算法往往基于文献内容或者被引用频率进行推荐计算。然而,这些办法都不能让用户主动的指定自己的个性化需求,例如文献权威性、流行度、发表时间等。因此,本文针对这一问题,对学术资源推荐系统中的推荐具体算法进行了研究和设计,使推荐结果不但能够契合用户的主题兴趣,而且同时能满足用户对文献的个性及质量需求。本文首先介绍了推荐系统相关的一些基本的理论和技术,如:典型算法,常见数据集及评测方法,主流算法的对比分析等。其次,本文针对提取用户主题兴趣相关的文献集合问题进行了研究,提出使用主题建模中的PLSA(ProbabilisticLatentSemanticAnalysis)方法进行聚类,并与用户的主题兴趣进行比较。该方法的核心在于引入PLSA中的隐含主题层信息,并根据主题信息进行聚类,得到主题一致的各个文章子集。接下来,本文针对符合用户主题兴趣的子集,进行了推荐方法的研究,设计并提出了基于效能的学术文献推荐算法,挖掘符合用户特征个性需求的高效能参考文献集合,给出了算法的具体设计与实现,并使用实际论文数据集验证了算法的推荐效果。最后,对本文主要的研究成果进行了总结与展望。总之,本文的研究成果对学术资源推荐方法的研究及其工具的开发,具有重要的应用价值,对主题聚类的研究和应用,也具有很好的参考价值。

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