【摘 要】
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日益增长的学术数据为众多学者提供了有利帮助,学者们在已有研究工作的基础上不断改进创新,推动了科学研究的进步。然而另一方面,在海量的文献中快速且准确的找到适合自己研究方向的科研文献对学者来说也是一件非常困难的事情。近年来借助学术数据进行文献个性化推荐研究逐渐引起学者们的关注,然而现有的文献个性化推荐工作主要基于文献内容的相似性,而忽略了学者本人的研究领域、研究机构等重要信息,导致推荐结果个性化不足且
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日益增长的学术数据为众多学者提供了有利帮助,学者们在已有研究工作的基础上不断改进创新,推动了科学研究的进步。然而另一方面,在海量的文献中快速且准确的找到适合自己研究方向的科研文献对学者来说也是一件非常困难的事情。近年来借助学术数据进行文献个性化推荐研究逐渐引起学者们的关注,然而现有的文献个性化推荐工作主要基于文献内容的相似性,而忽略了学者本人的研究领域、研究机构等重要信息,导致推荐结果个性化不足且准确率偏低。为了解决这个问题,本文融合了文献、学者、研究领域、研究机构和发表地五类学术实体,构建了异构实体学术网络（He AN）,并提出了一种基于异构实体学术网络的个性化文献推荐模型（PR-He AN）。本文的主要工作内容包括以下几个方面:（1）通过微软学术搜索API和AMiner学术平台获取数据,搭建Hadoop和Spark分布式大数据处理集群,对原始数据进行预处理,构建实验所需数据集。以学者搜索的文献为核心,构建动态K阶文献共引网络（DKnn-LCN）。利用NLP技术对搜索文献进行个性化意图识别,重新定义网络中边权重值的更新公式,基于DKnn-LCN计算搜索文献与网络中其他文献的余弦相似度并进行排序,排序后的结果视为整个推荐任务的初步召回层为后续的研究工作提供支撑。（2）基于DKnn-LCN构建He AN,提出PR-He AN模型。模型融合了He AN中多维实体属性构建DKnn-LCN的异构信息特征矩阵,并将其输入图卷积神经网络进行训练,最后将推荐文献的概率与基于DKnn-LCN的文献相似度加权求和得到最终的推荐分值,依据推荐分值进行排序生成Top-K个性化文献推荐列表。本文共抽取了21000名学者数据和120450条文献数据,其中14700名学者搜索的83627条文献数据作为实验训练集,6300名学者搜索的36823条文献数据作为测试集。分别从不同实体属性的推荐效果和不同推荐模型的推荐效果两个维度进行实验对比,最终得到结论:当学术实体属性越多的时候,模型的效果越好;在同一数据集下,PR-He AN模型的推荐结果在召回率、准确率和F1值上均优于对比的其他算法。
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