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融合加权异质网络与网络表示学习的学术信息推荐研究

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成果类型:
期刊论文
作者:
熊回香;唐明月;叶佳鑫;詹晓敏;王妞妞
作者机构:
[熊回香; 唐明月; 叶佳鑫; 詹晓敏; 王妞妞] 华中师范大学信息管理学院
语种:
中文
关键词:
异质信息网络;学术信息推荐;语义相似度
关键词(英文):
Node2vec
期刊:
现代情报
ISSN:
1008-0821
年:
2023
卷:
43
期:
05
页码:
23-34
基金类别:
国家社会科学基金年度项目“融合知识图谱和深度学习的在线学术资源挖掘与推荐研究”(项目编号:19BTQ005) 华中师范大学研究生教育创新资助项目(项目编号:2022CXZZ106)。
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
信息管理学院
摘要:
[目的/意义]21世纪互联网技术的发展为学术研究提供了开放的交流平台,科研信息资源由此呈指数增长,学者难以从繁杂的信息中快捷获取所需信息,从而导致学术资源利用率低下。学术资源精准化、个性化推荐,成为了提高学术信息流转效率和实现价值增值的有效途径。[方法/过程]本文利用文献发表时间因子与文献语义相似度对异质信息网络进行加权,并基于此加权网络采用Node2vec进行有偏随机游走生成图节点序列,然后利用Skip-gram语言模型进行序列学习,最终计算节点向量的相似度以实现学术信息推荐。[结果/结论]以CNKI中的数据集为例对本文所提出的模型进行验证,实证结果表明,使用该模型推荐的论...
摘要(英文):
[Purpose/Significance]The Internet technology in the 21st century has provided an open communication platform for academic research,and scientific research information resources have grown exponentially.It is difficult for scholars to quickly obtain the required informa...MORE [Purpose/Significance]The Internet technology in the 21st century has provided an open communication platform for academic research,and scientific research information resources have grown exponentially.It is difficult for scholars to quickly obtain the required information,resulting in a low utilization rate of academic...

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