【摘 要】
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针对传统审稿方式所存在的问题,设计了基于TextRank图算法思想的论文推荐系统,以实现论文审稿分配过程的自动化。系统通过加入词与词之间的影响力计算以及多文档集中逆文档频
【机 构】
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中国科学院计算机网络信息中心,中国科学院大学
【基金项目】
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中国科学院计算机网络信息中心“一三五”重点培育课题(CNIC_PY_1407)
论文部分内容阅读
针对传统审稿方式所存在的问题,设计了基于TextRank图算法思想的论文推荐系统,以实现论文审稿分配过程的自动化。系统通过加入词与词之间的影响力计算以及多文档集中逆文档频率IDF,实现关键词抽取部分,并使用基于余弦向量值的计算对抽取出的关键词向量进行相似度匹配,最后计算审稿人在各研究领域的影响力,实现论文的推荐。采用了综合考察准确率、召回率的F值作为评测指标,验证了该方法的有效性。在实际使用环境中,该系统具有较高的准确性与可靠性。
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