文章目录

0 引 言

1 相关工作

1.1 协同过滤

1.2 引文索引

1.3 引文作者网络

2 基于学术论文的共同研究兴趣人员推荐算法

2.1 建立用户配置文件向量

    (1)初级研究人员配置文件向量

    (2)高级研究人员配置文件向量

2.2 基于信任关系的相似兴趣用户推荐

    2.2.1 直接信任推荐

    2.2.2 间接信任推荐

3 实 验

3.1 实验数据集

3.2 评价指标

3.3 实验结果

    3.3.1 初级研究人员推荐

        (1)直接信任推荐

        (2)间接信任推荐

    3.3.2 高级研究人员推荐

        (1)直接信任推荐

        (2)间接信任推荐

4 结 语

文章摘要:科技资源的智能搜索对提高研究人员的工作效率至关重要。利用学术论文及其引文信息找到与自己研究兴趣相同的研究者,跟踪他们的研究进展,对科研工作开展大有裨益。通过捕捉研究者过去发表的论文,尤其是近几年发表的学术论文,可以发掘其研究兴趣及其变化轨迹,并以档案的形式建立学术背景模型。进一步通过直接信任和间接信任两种方式建立用户研究兴趣关系网,以便极大可能地推荐共同研究兴趣人员。通过在AMiner数据集及万方数据的实验结果发现,无论该研究人员兴趣是否转变,利用最近5年的论文列表建立起的用户研究兴趣关系网,直接信任与间接信任均可以为用户推荐相似度较高的研究人员。另外,通过间接信任方式不仅为该研究者找出相似度较高的研究人员,而且能够极大可能地扩展推荐列表,找出更多相似兴趣的研究人员。

文章关键词:信息检索,推荐系统,共同研究兴趣,用户建模,混合推荐,信任度关系,

项目基金:国家重点研发计划子课题：分布式资源巨系统及资源协同理论(2017YFB1400301),

论文作者:张智强¹ 侯爱琴¹ 杜娜娜¹ 甘大广² 

作者单位:1. 西北大学信息科学与技术学院 2. 北京万方软件股份有限公司 

论文DOI: 10.16667/j.issn.2095-1302.2021.08.040

论文分类号: TP391.3

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