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一种融入引文动机信息的“潜语义索引”引文推荐模型

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当前科研人员作为一个特殊的用户群体，一般的文献推荐服务已经难以满足其需求，科研人员在撰写论文的过程中急需深入的引文推荐服务。但是，当前的模型都是基于话题或者用户网络行为兴趣的。其实，并没有真正实现用户真正的兴趣的描述。所以，即使匹配得再精确，也不能最大限度的实现用户的真正需求。为此，本文受到科学计量领域中引文分析的启发，提出了一种基于“科学引文动机与目的”分类标注的引文推荐模型，摒弃了当前引文分析的一个不合理假设，即所有的引文同等对待。这样，在进行引文推荐的时候，将会把每个引文与被引对象之间的关系清晰的呈现出来。改进后的兴趣模型不同于当前的基于用户行为或者用户阅读的兴趣模型，而是从本质上也就是从作者的角度出发，来组织和评价被引对象对于引文的重要程度、关系、目的、动机。并且，利用潜在语义空间消除了一词多义和多词一义的大部分问题，以隐含的利用“共现”信息提高推荐的匹配度。

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来源
《《图书情报工作》杂志社、图书情报工作研究会第25次图书馆学情报学学术研讨会》|2011年|106-111|共6页
会议地点泰安
作者
张晴; 王莉; 张志平;
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作者单位

《图书情报工作》杂志社;

图书情报工作研究会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类文献检索;
关键词
引文推荐服务; 分类标注; 兴趣模型; 潜语义索引;

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